delta_e_76 — IMGMETRICS `colordiff` op

• 데이터 종류: lab × lab → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.delta_e_76(lab1, lab2)(구현을 직접 호출하려면 import imgmetrics; imgmetrics.delta_e_76(lab1, lab2), 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("delta_e_76"))

사용법

CIE76 색차 —— Lab 공간에서의 유클리드 거리.

단순하지만 지각과 맞지 않으므로(특히 채도가 높은 파랑), 비교의 기준으로서만두었다. 실용은 delta_e_2000.

식: sqrt((L1 - L2)^2 + (a1 - a2)^2 + (b1 - b2)^2).

• lab1, lab2: 마지막 축이 3인 배열. 형태는 numpy의 규칙으로 브로드캐스트한다(1색 (3,)과 영상 (H, W, 3)의 조합도 가능). rgb_to_lab의 출력을 넘긴다.

• 반환값: 마지막 축을 뺀 형태의 float64(영상이면 (H, W)). 0이 같은 색. 기준으로 1 전후가 판별 문턱, 2.3이 JND라고 하지만, 이 식에서는 색상, 채도에따라 같은 수치라도 보이는 방식이 다르다.

• 실패(MetricContractError): 어느 한쪽의 마지막 축이 3이 아님. 값의 유한성은검사하지 않는다(NaN은 그대로 전파된다).

자세한 사용 가이드

• image_difference_metrics 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• colorimetry — 측색과 분광 지식 — 색은 ‘분광 × 광원 × 관찰자’로만 정해진다

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(`image2d` 를 입력으로 받는 것)

mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map · image_entropy · joint_entropy

같은 카테고리(`colordiff`)

delta_e_2000 · delta_e_map

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

delta_e_76 — IMGMETRICS colordiff op

사용법