ssim_map — IMGMETRICS `fidelity` op

• 数据种类:image2d × image2d → image2d

• 调用: 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)(要直接调用实现,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);从台账取用则 opsimgmetrics.get("ssim_map"))

用法

SSIM 的图(取平均之前)。用来看清哪里不像。

指定 channel_axis 时逐通道计算,返回其平均图。

计算:用宽度截为 win_size、σ = sigma 的高斯窗口(边界取镜像)求局部平均 mu 和方差、协方差,逐像素计算 ((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。方差为总体方差(无 n/(n-1) 校正)。其平均即为 ssim。

• data_range:整数 dtype 自动,float 仅在 [0, 1] 时推定为 1.0, 其他情况必须显式给出(data_range_of 的约定,违反则 MetricContractError)。

• win_size:3 以上的奇数。各空间轴的长度须不小于它。

• crop_border=True(默认)会去掉窗口半径 (win_size-1)//2 宽的边缘,所以返回值为 (H - 2p, W - 2p)。去掉后什么都不剩的小图像会抛出异常。False 时与输入同形,但边缘含有镜像填充的影响。

• 返回值:float64 的图。1 为局部一致,也可能为负(结构反转)。

• 失败:形状不一致 / 为空 / 非有限 / sigma <= 0 / 偶数或小于 3 的 win_size。

详细使用指南

• image_difference_metrics 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

• poc_iqa_tid2013 — py -3.11 examples/poc_iqa_tid2013.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image2d` 作为输入)

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

同类别(`fidelity`)

mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

ssim_map — IMGMETRICS fidelity op

用法