vifp — IMGMETRICS `perceptual` op

• データ種: image2d × image2d → scalar

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.vifp(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, sigma_nsq: 'float' = 2.0, nscales: 'int' = 4) -> 'float' (実装を直接呼ぶなら import iqafsim; iqafsim.vifp(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, sigma_nsq: 'float' = 2.0, nscales: 'int' = 4) -> 'float'、台帳から引くなら opsimgmetrics.get("vifp"))

使い方

VIF の画素領域版(Sheikh & Bovik 2006 §V の scalar GSM、公開 vifp_mscale の規約)。1 = 同一、higher is better。

各スケール s = 1..4: 窓 N = 2^(4−s+1)+1、ガウス σ = N/5(17/3.4、9/1.8、5/1.0、3/0.6)。s > 1 では窓で平滑して 2 間引き。局所統計(μ、σ²、σ12)は

'valid' 相関、g = σ12/(σ1²+1e-10)、σ_v² = σ2² − g σ12、σ1² < 1e-10・σ2² < 1e-10・g < 0 の画素は規約どおり潰す、σ_v² ≤ 1e-10 → 1e-10。

VIF = Σ log10(1 + g² σ1²/(σ_v² + σ_n²)) / Σ log10(1 + σ1²/σ_n²)。非対称(参照の情報量で割る: vif(a, b) ≠ vif(b, a))、コントラスト強調で

1 を超える(TID2013 の作者値も最大 1.1379 = 歪み 17)—— 忠実度でなく情報量の比。入力 (H, W) か (H, W, 3)(3-ch は Y)。

TID2013 の VIFP.txt(論文の「VIFP」、steerable 版の「VIF」とは別行)と 4 桁一致するのは Y′ limited の灰色画像

(`iqatid.tid2013_evaluate(root, vifp, luma="limited_u8")`、3,000 組 max |差| 6.8e-5)。

Raises `ValueError`: 形が違う、最小スケールで窓より小さい、参照が平坦(分母 0)、sigma_nsq ≤ 0。

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(`scalar` を入力に取れる)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

同カテゴリ(`perceptual`)

fsim · fsimc · fsim_pair · gmsd · gmsd_map · 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)。*

vifp — IMGMETRICS perceptual op

使い方