ms_ssim — IMGMETRICS `fidelity` op

• Datenarten: image2d × image2d → scalar

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.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) (die Implementierung direkt: 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); aus dem Register: opsimgmetrics.get("ms_ssim"))

Verwendung

Multiskalen-SSIM (Wang, Simoncelli & Bovik, Asilomar Conf. 2003).

Es durchläuft 5 Stufen der Verkleinerung, daher braucht ein 11-Pixel-Fenster auf der letzten Stufe 176 Pixel je Seite als Minimum. Reicht das nicht, wird die Stufenzahl nicht stillschweigend verringert -- ein MS-SSIM mit anderer Stufenzahl ist eine andere Kennzahl, und ein Vergleich wäre eine Lüge. Reicht es nicht, ValueError.

Nur für 2-dimensionale Graubilder (Farbe pro Kanal aufrufen, nicht über channel_axis).

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)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

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

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

Gleiche Kategorie (`fidelity`)

mse · rmse · psnr · ssim · ssim_map

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

ms_ssim — IMGMETRICS fidelity op