gmsd_map — IMGMETRICS `perceptual` op

• データ種: image2d × image2d → image2d

• 呼び出し: 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' (実装を直接呼ぶなら import iqafsim; iqafsim.gmsd_map(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, c: 'float' = 170.0, down_step: 'int' = 2) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsimgmetrics.get("gmsd_map"))

使い方

GMS 地図 (2 m_r m_d + c)/(m_r² + m_d² + c) ∈ (0, 1] (論文式 3)。m = Prewitt([1 0 −1]×3 /3)勾配の大きさ、前処理は 2×2 平均 + 2 間引き

(:func:_average_downsample、原実装の 'same' 規約)。入力 (H, W) か (H, W, 3)(3-ch は Y = 0.299R+0.587G+0.114B、作者の慣例)。

Raises `ValueError`: 形が違う、c ≤ 0、down_step < 1。

詳しい使い方ガイド

• image_difference_metrics ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py

型が繋がる次の op(`image2d` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`perceptual`)

fsim · fsimc · fsim_pair · gmsd · 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)。*

gmsd_map — IMGMETRICS perceptual op

使い方