ssim_map — IMGMETRICS fidelity op

• Data kinds: image2d × image2d → image2d

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.ssim_map(a, b, data_range=None, win_size=11, sigma=1.5, K1=0.01, K2=0.03, channel_axis=None, crop_border=True) (implementation को सीधे call करना हो तो import imgmetrics; imgmetrics.ssim_map(a, b, data_range=None, win_size=11, sigma=1.5, K1=0.01, K2=0.03, channel_axis=None, crop_border=True), registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("ssim_map"))

उपयोग

SSIM का map (औसत लेने से पहले)। कहाँ समानता नहीं है, यह चित्र में देखने के लिए।

channel_axis देने पर हर channel के लिए गणना करके उनका औसत map लौटाता है।

गणना: local mean mu और variance, covariance को win_size चौड़ाई पर काटे गए σ = sigma के Gaussian window (सीमा पर mirror) से लिया जाता है, और हर pixel पर ((2 mu_a mu_b + C1)(2 s_ab + C2)) / ((mu_a^2 + mu_b^2 + C1)(s_a + s_b + C2))। C1 = (K1 dr)^2, C2 = (K2 dr)^2, dr data_range है। variance population variance है (n/(n-1) सुधार नहीं)। इसका औसत ssim है।

• data_range: integer dtype के लिए स्वचालित, float के लिए केवल [0, 1] में होने पर 1.0 माना जाता है, अन्यथा स्पष्ट देना आवश्यक (data_range_of का contract; उल्लंघन पर MetricContractError)।

• win_size: 3 या अधिक की विषम संख्या। हर spatial axis की लंबाई कम से कम इतनी होनी चाहिए।

• crop_border=True (default) window radius (win_size-1)//2 जितनी border हटाता है, इसलिए return value (H - 2p, W - 2p) होता है। हटाने के बाद कुछ न बचने वाली छोटी image पर exception आता है। False हो तो shape input जैसा ही रहता है, लेकिन border में mirror padding का असर शामिल रहता है।

• return value: float64 map। 1 का अर्थ स्थानीय मेल; यह ऋणात्मक भी हो सकता है (structure उलटा)।

• विफलता: shape का मेल न होना / ख़ाली / non-finite / sigma <= 0 / सम या 3 से कम win_size।

उपयोग की विस्तृत guide

• image_difference_metrics family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

• poc_iqa_tid2013 — py -3.11 examples/poc_iqa_tid2013.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (image2d को input के रूप में लेते हैं)

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

इसी category के (fidelity)

mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim


*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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