iqa op• Datenarten: any × table → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.tid2013_by_distortion(values, index: 'dict', idx=None) -> 'List[dict]' (die Implementierung direkt: import iqatid; iqatid.tid2013_by_distortion(values, index: 'dict', idx=None) -> 'List[dict]'; aus dem Register: opsimgmetrics.get("tid2013_by_distortion"))
Rangkorrelation zwischen Metrik und MOS je Verzerrungsart (24).
values sind die Werte zu idx (Zeilennummern im Register; weggelassen = alle 3000 Zeilen). Jede Zeile: type (1-basiert), name (readme TABLE I), n, n_inf, srocc, krocc (τ_b). 1 Typ = 25 Referenzen × 5 Stufen = 125 Paare. Typen mit weniger als 2 Paaren ergeben nan. Bei Verzerrung 18 (Sättigungsänderung) ist das PSNR von Y′ in 106 / 125 Paaren inf (gleichrangig), daher fällt die Rangkorrelation dieses Typs niedrig aus -- kein Defekt der Kennzahl, sondern die Grenze einer Kennzahl, die nur die Leuchtdichte betrachtet. Raises ValueError: Längen verschieden, nan.
• Leitfaden zur Familie image_difference_metrics
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py
• poc_iqa_tid2013 — py -3.11 examples/poc_iqa_tid2013.py
table als Eingabe)luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index
iqa)luma_limited_u8 · rank_data · rank_spearman · rank_kendall_b · tid2013_published · tid2013_root · tid2013_index · tid2013_metric_values
*Provenance: iqatid.py — IMGMETRICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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