tid2013_by_distortion — IMGMETRICS `iqa` op

• データ種: any × table → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.tid2013_by_distortion(values, index: 'dict', idx=None) -> 'List[dict]' (実装を直接呼ぶなら import iqatid; iqatid.tid2013_by_distortion(values, index: 'dict', idx=None) -> 'List[dict]'、台帳から引くなら opsimgmetrics.get("tid2013_by_distortion"))

使い方

歪み種(24)ごとの、指標と MOS の順位相関。

`values は idx(台帳の行番号、省略 = 3000 行全部)に対応する値。各行: type(1 始まり)、name`(readme TABLE I)、

`n、n_inf、srocc、krocc`(τ_b)。1 種 = 25 参照 × 5 段 = 125 組。組が 2 未満の種は nan。歪み 18(彩度変化)は

Y′ の PSNR が 106 / 125 組で inf(同順位)なので、その種の順位相関は低く出る —— 指標の欠陥でなく輝度だけを見る指標の限界。

Raises `ValueError`: 長さ不一致・nan。

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

• poc_iqa_tid2013 — py -3.11 examples/poc_iqa_tid2013.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

同カテゴリ(`iqa`)

luma_limited_u8 · rank_data · rank_spearman · rank_kendall_b · tid2013_published · tid2013_root · tid2013_index · tid2013_metric_values

*Provenance: iqatid.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)。*

tid2013_by_distortion — IMGMETRICS iqa op

使い方