perceptual op• データ種: image2d × image2d → scalar
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.fsim(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0) -> 'float' (実装を直接呼ぶなら import iqafsim; iqafsim.fsim(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0) -> 'float'、台帳から引くなら opsimgmetrics.get("fsim"))
FSIM(輝度のみ、1 = 同一、higher is better)。TID2013 の FSIM.txt と 4 桁一致するのは Y′ limited の灰色画像を渡したとき
(`iqatid.tid2013_evaluate(root, fsim, luma="limited_u8")、3,000 組 max |差| 5.0e-5)。詳細 :func:fsim_pair`。
• image_difference_metrics ファミリ ガイド
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py
scalar を入力に取れる)luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index
perceptual)fsimc · fsim_pair · gmsd · gmsd_map · vifp · phase_congruency_pc
*Provenance: iqafsim.py — IMGMETRICS operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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