phase_congruency_pc — IMGMETRICS perceptual op

• 데이터 종류: image2d → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.phase_congruency_pc(img, data_range: 'float' = 255.0, nscale: 'int' = 4, norient: 'int' = 4, min_wavelength: 'float' = 6.0, mult: 'float' = 2.0, sigma_onf: 'float' = 0.55, dtheta_on_sigma: 'float' = 1.2, k: 'float' = 2.0, epsilon: 'float' = 0.0001) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import iqafsim; iqafsim.phase_congruency_pc(img, data_range: 'float' = 255.0, nscale: 'int' = 4, norient: 'int' = 4, min_wavelength: 'float' = 6.0, mult: 'float' = 2.0, sigma_onf: 'float' = 0.55, dtheta_on_sigma: 'float' = 1.2, k: 'float' = 2.0, epsilon: 'float' = 0.0001) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("phase_congruency_pc"))

사용법

위상 일치 PC(x) = Σ_o E_o(x) / Σ_o Σ_s A_{s,o}(x) ∈ [0, 1] (Kovesi 1999, FSIM 논문 식 4의 규약: log-Gabor 4 스케일 × 4 방향).

기존의 phase_congruency(backends_transform2, Riesz/모노제닉 판, 방향을 갖지 않음, 노브 a/b)와는 별개의 것이므로 접미 _pc. E_o = Σ_s [e ē + o ō − |e ō − o ē|] (ē, ō = 그 방향의 총합 벡터의 단위 방향, ε = 1e-4는 이 단위 벡터화에만 넣는다)에서 Kovesi의 잡음 임계값 T를 빼고 0에서 자른다: 최소 스케일의 |EO|²의 중앙값 → Rayleigh의 평균 −median/ln 0.5 → 잡음 전력 → 필터의 겹침을 포함한잡음 에너지의 평균 + k σ, 마지막에 1.7로 나눈다(Kovesi의 경험칙). 주파수 퍼짐의 sigmoid 가중은 곱하지 않는다(FSIM의 식 4에 없음). 이득 불변: 입력을 상수배 해도 PC는 바뀌지 않는다 -- 단 ε만큼(ε = 1e-4에서 최대 3e-5, ε에 엄밀히 비례). 입력 (H, W)((H, W, 3)은 Y). 기본값은 FSIM 논문 §IV-A(λ_min = 6, mult = 2, σ_r = 0.55, σ_θ = π/4/1.2, k = 2). Raises ValueError: 2×2 미만, 비유한, data_range ≤ 0.

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(image2d 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(perceptual)

fsim · fsimc · fsim_pair · gmsd · gmsd_map · vifp


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

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