fsim_pair — IMGMETRICS `perceptual` op

• 資料種類:rgbimage × rgbimage → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.fsim_pair(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, downsample: 'bool' = True) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import iqafsim; iqafsim.fsim_pair(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, downsample: 'bool' = True) -> 'dict';從台帳取用則 opsimgmetrics.get("fsim_pair"))

用法

一次計算 FSIM 與 FSIMc(每張影像的相位一致性只計算 1 次 —— 評估器與 PoC 呼叫的是這個函式)。

步驟(論文 §III):(1) 以 F = max(1, round(min(H, W)/256)) 做 F×F 平均 + 抽取(TID2013 的 384×512 為 F = 2 → 192×256),(2) Y 的相位一致性 PC 與 Scharr([3 0 −3; 10 0 −10; 3 0 −3]/16)梯度的大小 G,(3) S_PC = (2 PC1 PC2 + T1)/(PC1² + PC2² + T1)、S_G = (2 G1 G2 + T2)/(G1² + G2² + T2),

(4) FSIM = Σ S_G S_PC PC_m / Σ PC_m(PC_m = max(PC1, PC2)),(5) FSIMc 再乘以色度 I / Q 的 S_I S_Q(T3 = T4 = 200)的 λ = 0.03 次方的實部。

輸入為同形的 (H, W) 或 (H, W, 3)(0–255;用 data_range 宣告尺度)。(H, W) 時 FSIMc = FSIM(沒有色度項)。TID2013 的作者值:FSIM.txt 為 Y′ limited 的灰階影像,FSIMc.txt 為彩色影像(模組 docstring 中的表)—— 若從 1 張彩色影像同時算出兩者,FSIM 這邊與 FSIM.txt 不符(max 0.0318)。回傳值 {"fsim", "fsimc", "f"}(f = 抽取係數)。恆等時為 1。Raises ValueError:形狀不同、小於 2×2、相位一致性在全部像素為 0(平坦影像:FSIM 為 0/0,無定義)。

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)

• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index · tid2013_by_distortion

同類別(`perceptual`)

fsim · fsimc · gmsd · gmsd_map · vifp · phase_congruency_pc

*Provenance: iqafsim.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)。*

fsim_pair — IMGMETRICS perceptual op

用法