ssim — IMGMETRICS `fidelity` op

• データ種: image2d × image2d → scalar

• 呼び出し: import imgmetrics; imgmetrics.ssim(a, b, data_range=None, win_size=11, sigma=1.5, K1=0.01, K2=0.03, channel_axis=None, crop_border=True) (または opsimgmetrics.get("ssim"))

使い方

構造的類似度(Wang, Bovik, Sheikh & Simoncelli, IEEE TIP 13(4), 2004)。

既定は原論文の設定 ―― 11x11 のガウシアン窓 σ=1.5、K1=0.01、K2=0.03、

重み付き母分散(標本分散への `n/(n-1)` 補正を入れない)。

`crop_border=True`(既定)は窓の半径ぶんの縁を平均から落とす。縁では

鏡像で埋めた画素が統計に混ざるため。落とすかどうかで値が変わるので、

他所の数値と比べるときは必ずこの設定を揃えること(小さい絵ほど差が出る)。

Returns

-------

float

1.0 が完全一致。

詳しい使い方ガイド

• image_difference_metrics ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

• poc_camera_shake_deblur — py -3.11 examples/poc_camera_shake_deblur.py

• poc_ct_fidelity — py -3.11 examples/poc_ct_fidelity.py

• poc_dehazing — py -3.11 examples/poc_dehazing.py

• poc_superresolution_limits — py -3.11 examples/poc_superresolution_limits.py

型が繋がる次の op(`scalar` を入力に取れる)

—

同カテゴリ(`fidelity`)

mse · rmse · psnr · ms_ssim · ssim_map

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

ssim — IMGMETRICS fidelity op

使い方