tid2013_by_distortion — IMGMETRICS `iqa` op

• Datenarten: any × table → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.tid2013_by_distortion(values, index: 'dict', idx=None) -> 'List[dict]' (die Implementierung direkt: import iqatid; iqatid.tid2013_by_distortion(values, index: 'dict', idx=None) -> 'List[dict]'; aus dem Register: opsimgmetrics.get("tid2013_by_distortion"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

歪み種(24)ごとの、指標と MOS の順位相関。

`values は idx(台帳の行番号、省略 = 3000 行全部)に対応する値。各行: type(1 始まり)、name`(readme TABLE I)、

`n、n_inf、srocc、krocc`(τ_b)。1 種 = 25 参照 × 5 段 = 125 組。組が 2 未満の種は nan。歪み 18(彩度変化)は

Y′ の PSNR が 106 / 125 組で inf(同順位)なので、その種の順位相関は低く出る —— 指標の欠陥でなく輝度だけを見る指標の限界。

Raises `ValueError`: 長さ不一致・nan。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie image_difference_metrics

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py

• poc_iqa_tid2013 — py -3.11 examples/poc_iqa_tid2013.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

Gleiche Kategorie (`iqa`)

luma_limited_u8 · rank_data · rank_spearman · rank_kendall_b · tid2013_published · tid2013_root · tid2013_index · tid2013_metric_values

*Provenance: iqatid.py — IMGMETRICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

tid2013_by_distortion — IMGMETRICS iqa op