gmsd — IMGMETRICS perceptual op

• 데이터 종류: image2d × image2d → scalar

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.gmsd(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, c: 'float' = 170.0) -> 'float'(구현을 직접 호출하려면 import iqafsim; iqafsim.gmsd(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, c: 'float' = 170.0) -> 'float', 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("gmsd"))

사용법

GMSD = GMS 맵의 표준편차(N−1, 원 구현의 std2, 논문 식 5). 0 = 동일, 클수록 열화가 큼(낮을수록 좋음 —— MOS와의 순위 상관은 음수이며 공표 표에는 |ρ|가 실린다: TID2013 전체 |SROCC| 0.8038, 2차 자료 0.8044). 입력은 (H, W) 또는 (H, W, 3)(3채널이면 Y). iqatid.tid2013_evaluate(root, gmsd, luma="rgb"). Raises ValueError: gmsd_map과 같은 경우, 또는 맵이 1픽셀(분산이 정의되지 않음).

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)

• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py

타입이 이어지는 다음 연산자(scalar 를 입력으로 받는 것)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

같은 카테고리(perceptual)

fsim · fsimc · fsim_pair · 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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