perceptual op• 데이터 종류: image2d × image2d → scalar
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vifp(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, sigma_nsq: 'float' = 2.0, nscales: 'int' = 4) -> 'float'(구현을 직접 호출하려면 import iqafsim; iqafsim.vifp(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, sigma_nsq: 'float' = 2.0, nscales: 'int' = 4) -> 'float', 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("vifp"))
VIF의 화소 영역 버전(Sheikh & Bovik 2006 §V의 scalar GSM, 공개된 vifp_mscale의 규약). 1 = 동일, 높을수록 좋음.
각 스케일 s = 1..4: 창 N = 2^(4−s+1)+1, 가우스 σ = N/5(17/3.4, 9/1.8, 5/1.0, 3/0.6). s > 1에서는 창으로 평활하여 2 솎아내기. 국소 통계(μ, σ², σ12)는 'valid' 상관, g = σ12/(σ1²+1e-10), σ_v² = σ2² − g σ12, σ1² < 1e-10, σ2² < 1e-10, g < 0인 화소는 규약대로 눌러 없앤다, σ_v² ≤ 1e-10 → 1e-10. VIF = Σ log10(1 + g² σ1²/(σ_v² + σ_n²)) / Σ log10(1 + σ1²/σ_n²). 비대칭(참조의 정보량으로 나눈다: vif(a, b) ≠ vif(b, a)), 대비 강조로 1을 넘는다(TID2013의 작성자 값도 최대 1.1379 = 왜곡 17) -- 충실도가 아니라 정보량의 비. 입력 (H, W) 또는 (H, W, 3)(3-ch는 Y). TID2013의 VIFP.txt(논문의 "VIFP", steerable 판의 "VIF"와는 다른 행)와 4자리 일치하는 것은 Y′ limited의 회색 영상 (iqatid.tid2013_evaluate(root, vifp, luma="limited_u8"), 3,000쌍 max |차| 6.8e-5). Raises ValueError: 형태가 다름, 최소 스케일에서 창보다 작음, 참조가 평탄(분모 0), sigma_nsq ≤ 0.
• image_difference_metrics 패밀리 가이드
• 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.
• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py
scalar 를 입력으로 받는 것)luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index
perceptual)fsim · fsimc · fsim_pair · gmsd · gmsd_map · phase_congruency_pc
*Provenance: iqafsim.py — IMGMETRICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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