ssim — IMGMETRICS `fidelity` op

• 데이터 종류: image2d × image2d → scalar

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.ssim(a, b, data_range=None, win_size=11, sigma=1.5, K1=0.01, K2=0.03, channel_axis=None, crop_border=True)(구현을 직접 호출하려면 import imgmetrics; imgmetrics.ssim(a, b, data_range=None, win_size=11, sigma=1.5, K1=0.01, K2=0.03, channel_axis=None, crop_border=True), 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("ssim"))

사용법

구조적 유사도(Wang, Bovik, Sheikh & Simoncelli, IEEE TIP 13(4), 2004).

기본값은 원 논문의 설정 -- 11x11의 가우시안 창 σ=1.5, K1=0.01, K2=0.03, 가중 모분산(표본 분산으로의 n/(n-1) 보정을 넣지 않음).

crop_border=True(기본값)는 창 반지름만큼의 가장자리를 평균에서 뺀다. 가장자리에서는거울상으로 채운 화소가 통계에 섞이기 때문. 빼는지 여부로 값이 바뀌므로, 다른 곳의 수치와 비교할 때는 반드시 이 설정을 맞출 것(작은 그림일수록 차이가 난다).

Returns

float

1.0이 완전 일치.

자세한 사용 가이드

• image_difference_metrics 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

• poc_camera_shake_deblur — py -3.11 examples/poc_camera_shake_deblur.py

• poc_ct_fidelity — py -3.11 examples/poc_ct_fidelity.py

• poc_dehazing — py -3.11 examples/poc_dehazing.py

• poc_iqa_tid2013 — py -3.11 examples/poc_iqa_tid2013.py

• poc_superresolution_limits — py -3.11 examples/poc_superresolution_limits.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`scalar` 를 입력으로 받는 것)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

같은 카테고리(`fidelity`)

mse · rmse · psnr · ms_ssim · ssim_map

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

ssim — IMGMETRICS fidelity op

사용법