fsim — IMGMETRICS `perceptual` op

• Datenarten: image2d × image2d → scalar

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.fsim(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0) -> 'float' (die Implementierung direkt: import iqafsim; iqafsim.fsim(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0) -> 'float'; aus dem Register: opsimgmetrics.get("fsim"))

Verwendung

FSIM (nur Luminanz, 1 = identisch, higher is better). Mit TID2013s FSIM.txt stimmt es auf 4 Stellen überein, wenn ein Y′-limited-Graustufenbild übergeben wird (iqatid.tid2013_evaluate(root, fsim, luma="limited_u8"), 3,000 Paare, max |Diff.| 5.0e-5). Details: fsim_pair.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie image_difference_metrics

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `scalar` als Eingabe)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

Gleiche Kategorie (`perceptual`)

fsimc · fsim_pair · gmsd · gmsd_map · vifp · phase_congruency_pc

*Provenance: iqafsim.py — IMGMETRICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

fsim — IMGMETRICS perceptual op