gmsd_map — IMGMETRICS `perceptual` op

• Datenarten: image2d × image2d → image2d

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.gmsd_map(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, c: 'float' = 170.0, down_step: 'int' = 2) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import iqafsim; iqafsim.gmsd_map(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, c: 'float' = 170.0, down_step: 'int' = 2) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsimgmetrics.get("gmsd_map"))

Verwendung

GMS-Karte (2 m_r m_d + c)/(m_r² + m_d² + c) ∈ (0, 1] (Gl. 3 des Artikels). m = Betrag des Prewitt-Gradienten ([1 0 −1]×3 /3); Vorverarbeitung ist ein 2×2-Mittel + Dezimierung um 2 (_average_downsample, die 'same'-Konvention der Originalimplementierung). Eingabe (H, W) oder (H, W, 3) (bei 3 Kanälen Y = 0.299R+0.587G+0.114B, Konvention der Autoren). Raises ValueError: Formen verschieden, c ≤ 0, down_step < 1.

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 `image2d` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`perceptual`)

fsim · fsimc · fsim_pair · gmsd · vifp · phase_congruency_pc

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

gmsd_map — IMGMETRICS perceptual op