ms_ssim — IMGMETRICS `fidelity` op

• 데이터 종류: image2d × image2d → scalar

• 호출: import imgmetrics; imgmetrics.ms_ssim(a, b, data_range=None, win_size=11, sigma=1.5, K1=0.01, K2=0.03, weights=(0.0448, 0.2856, 0.3001, 0.2363, 0.1333), crop_border=True)(또는 opsimgmetrics.get("ms_ssim"))

사용법

다중 스케일 SSIM(Wang, Simoncelli & Bovik, Asilomar Conf. 2003).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

5 段の縮小を経るので、最終段で 11 画素の窓が成立するには各辺 176 画素が

要る。足りないときに段数を黙って減らさない ―― 段数の違う MS-SSIM は

別の指標であり、比べると嘘になる。足りなければ `ValueError`。

2 次元のグレー画像専用(色は `channel_axis` ではなくチャネルごとに呼ぶ)。

자세한 사용 가이드

• image_difference_metrics 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`scalar` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`fidelity`)

mse · rmse · psnr · ssim · ssim_map

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

ms_ssim — IMGMETRICS fidelity op

사용법