ms_ssim — IMGMETRICS `fidelity` op

• 데이터 종류: image2d × image2d → scalar

• 호출: 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)(구현을 직접 호출하려면 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), 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("ms_ssim"))

사용법

다중 스케일 SSIM(Wang, Simoncelli & Bovik, Asilomar Conf. 2003).

5단의 축소를 거치므로, 마지막 단에서 11 화소의 창이 성립하려면 각 변 176 화소가필요하다. 부족할 때 단수를 말없이 줄이지 않는다 -- 단수가 다른 MS-SSIM은다른 지표이며, 비교하면 거짓이 된다. 부족하면 ValueError.

2차원 그레이 영상 전용(색은 channel_axis가 아니라 채널별로 호출).

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)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

같은 카테고리(`fidelity`)

mse · rmse · psnr · ssim · ssim_map

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

ms_ssim — IMGMETRICS fidelity op

사용법