fidelity op• Datenarten: image2d × image2d → image2d
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.ssim_map(a, b, data_range=None, win_size=11, sigma=1.5, K1=0.01, K2=0.03, channel_axis=None, crop_border=True) (die Implementierung direkt: import imgmetrics; imgmetrics.ssim_map(a, b, data_range=None, win_size=11, sigma=1.5, K1=0.01, K2=0.03, channel_axis=None, crop_border=True); aus dem Register: opsimgmetrics.get("ssim_map"))
Die SSIM-Karte (vor der Mittelung) — um als Bild zu sehen, *wo* sich beide unterscheiden.
Mit channel_axis wird pro Kanal berechnet und die gemittelte Karte zurückgegeben.
Berechnung: lokales Mittel mu sowie Varianz / Kovarianz werden mit einem auf die Breite win_size beschnittenen Gauß-Fenster mit σ = sigma (Rand gespiegelt) bestimmt, und pixelweise ((2 mu_a mu_b + C1)(2 s_ab + C2)) / ((mu_a^2 + mu_b^2 + C1)(s_a + s_b + C2)). C1 = (K1 dr)^2, C2 = (K2 dr)^2, dr ist data_range. Die Varianz ist die Populationsvarianz (ohne n/(n-1)-Korrektur). Ihr Mittel ist ssim.
• data_range: bei Integer-dtypes automatisch, bei float nur in [0, 1] als 1.0 geschätzt, sonst Pflichtangabe (Vertrag von data_range_of; bei Verstoß MetricContractError).
• win_size: ungerade Zahl ab 3. Jede räumliche Achse muss mindestens so lang sein.
• crop_border=True (Standard) lässt einen Rand vom Fensterradius (win_size-1)//2 weg, daher ist der Rückgabewert (H - 2p, W - 2p). Ein kleines Bild, von dem danach nichts übrig bleibt, ist eine Ausnahme. Bei False hat er dieselbe Form wie die Eingabe, aber der Rand enthält den Einfluss der Spiegelauffüllung.
• Rückgabewert: float64-Karte. 1 bedeutet lokale Übereinstimmung; sie kann negativ werden (invertierte Struktur).
• Fehler: Formfehler / leer / nicht endlich / sigma <= 0 / gerades win_size oder kleiner als 3.
• Leitfaden zur Familie image_difference_metrics
• 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.
• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py
• poc_iqa_tid2013 — py -3.11 examples/poc_iqa_tid2013.py
image2d als Eingabe)mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim · image_entropy · joint_entropy · mutual_information
fidelity)mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim
*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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