perceptual op• 数据种类:rgbimage × rgbimage → table
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.fsim_pair(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, downsample: 'bool' = True) -> 'dict'(要直接调用实现,import iqafsim; iqafsim.fsim_pair(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, downsample: 'bool' = True) -> 'dict';从台账取用则 opsimgmetrics.get("fsim_pair"))
> 该算子的说明尚无译文,以下照原文给出。
FSIM と FSIMc を一度に(位相一致は 1 枚 1 回しか計算しない —— 評価器や PoC はこちらを呼ぶ)。
手順(論文 §III): (1) F = max(1, round(min(H, W)/256)) で F×F 平均 + 間引き(TID2013 の 384×512 は F = 2 → 192×256)、(2) Y の位相一致 PC と
Scharr([3 0 −3; 10 0 −10; 3 0 −3]/16)勾配の大きさ G、(3) S_PC = (2 PC1 PC2 + T1)/(PC1² + PC2² + T1)、S_G = (2 G1 G2 + T2)/(G1² + G2² + T2)、
(4) FSIM = Σ S_G S_PC PC_m / Σ PC_m(PC_m = max(PC1, PC2))、(5) FSIMc は彩度 I / Q の S_I S_Q(T3 = T4 = 200)の λ = 0.03 乗の実部を掛ける。
入力は同じ形の (H, W) か (H, W, 3)(0–255; `data_range` で尺度を宣言)。(H, W) のときは FSIMc = FSIM(彩度の項が無い)。
TID2013 の作者値: FSIM.txt は Y′ limited の灰色画像、FSIMc.txt は色画像(モジュール docstring の表)—— 色画像 1 枚から両方を出すと FSIM の方は
FSIM.txt と合わない(max 0.0318)。返り値 `{"fsim", "fsimc", "f"}`(f = 間引き係数)。恒等で 1。
Raises `ValueError`: 形が違う、2×2 未満、位相一致が全画素 0(平坦画像: FSIM は 0/0 で定義されない)。
• image_difference_metrics 族使用指南
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。
• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py
table 作为输入)luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index · tid2013_by_distortion
perceptual)fsim · fsimc · gmsd · gmsd_map · vifp · phase_congruency_pc
*Provenance: iqafsim.py — IMGMETRICS 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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