ssim_map — IMGMETRICS `fidelity` op

• 資料種類:image2d × image2d → image2d

• 呼叫: 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)(要直接呼叫實作,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);從台帳取用則 opsimgmetrics.get("ssim_map"))

用法

SSIM 的圖(取平均之前)。用來看清哪裡不像。

指定 channel_axis 時逐通道計算,回傳其平均圖。

計算:用寬度截為 win_size、σ = sigma 的高斯視窗(邊界取鏡像)求局部平均 mu 和變異數、共變異數,逐像素計算 ((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 是 data_range。變異數為母體變異數(無 n/(n-1) 校正)。其平均即為 ssim。

• data_range:整數 dtype 自動,float 僅在 [0, 1] 時推定為 1.0, 其他情況必須明確給出(data_range_of 的約定,違反則 MetricContractError)。

• win_size:3 以上的奇數。各空間軸的長度須不小於它。

• crop_border=True(預設)會去掉視窗半徑 (win_size-1)//2 寬的邊緣,所以回傳值為 (H - 2p, W - 2p)。去掉後什麼都不剩的小影像會拋出例外。False 時與輸入同形,但邊緣含有鏡像填補的影響。

• 回傳值:float64 的圖。1 為局部一致,也可能為負(結構反轉)。

• 失敗:形狀不一致 / 為空 / 非有限 / sigma <= 0 / 偶數或小於 3 的 win_size。

詳細使用指南

• image_difference_metrics 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

• poc_iqa_tid2013 — py -3.11 examples/poc_iqa_tid2013.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image2d` 作為輸入)

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

同類別(`fidelity`)

mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

ssim_map — IMGMETRICS fidelity op

用法