perceptual op• 데이터 종류: image2d × image2d → scalar
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vifp(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, sigma_nsq: 'float' = 2.0, nscales: 'int' = 4) -> 'float'(구현을 직접 호출하려면 import iqafsim; iqafsim.vifp(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, sigma_nsq: 'float' = 2.0, nscales: 'int' = 4) -> 'float', 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("vifp"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
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。
• image_difference_metrics 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py
scalar 를 입력으로 받는 것)luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index
perceptual)fsim · fsimc · fsim_pair · gmsd · gmsd_map · phase_congruency_pc
*Provenance: iqafsim.py — IMGMETRICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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