ssim — IMGMETRICS fidelity op

• 데이터 종류: image2d × image2d → scalar

• 호출: 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)(또는 opsimgmetrics.get("ssim"))

사용법

구조적 유사도(Wang, Bovik, Sheikh & Simoncelli, IEEE TIP 13(4), 2004).

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

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

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float

1.0 が完全一致。

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)

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같은 카테고리(fidelity)

mse · rmse · psnr · ms_ssim · ssim_map

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

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