gmsd — IMGMETRICS `perceptual` op

• Datenarten: image2d × image2d → scalar

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.gmsd(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, c: 'float' = 170.0) -> 'float' (die Implementierung direkt: import iqafsim; iqafsim.gmsd(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, c: 'float' = 170.0) -> 'float'; aus dem Register: opsimgmetrics.get("gmsd"))

Verwendung

GMSD = Standardabweichung der GMS-Karte (N−1, std2 der Originalimplementierung, Gl. 5 des Artikels). 0 = identisch, größer bedeutet stärker degradiert (niedriger ist besser — die Rangkorrelation mit dem MOS ist negativ, veröffentlichte Tabellen geben |ρ| an: TID2013 gesamt |SROCC| 0.8038, Sekundärquelle 0.8044). Eingabe (H, W) oder (H, W, 3) (bei 3 Kanälen Y). iqatid.tid2013_evaluate(root, gmsd, luma="rgb"). Raises ValueError: wie bei gmsd_map, oder die Karte hat 1 Pixel (Varianz nicht definiert).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie image_difference_metrics

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `scalar` als Eingabe)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

Gleiche Kategorie (`perceptual`)

fsim · fsimc · fsim_pair · gmsd_map · vifp · phase_congruency_pc

*Provenance: iqafsim.py — IMGMETRICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

gmsd — IMGMETRICS perceptual op