perceptual op• 데이터 종류: rgbimage × rgbimage → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.fsim_pair(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, downsample: 'bool' = True) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import iqafsim; iqafsim.fsim_pair(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, downsample: 'bool' = True) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("fsim_pair"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
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 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py
table 를 입력으로 받는 것)luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index · tid2013_by_distortion
perceptual)fsim · fsimc · gmsd · gmsd_map · vifp · phase_congruency_pc
*Provenance: iqafsim.py — IMGMETRICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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