mse — IMGMETRICS fidelity op

• Datenarten: image2d × image2d → scalar

• Aufruf: import imgmetrics; imgmetrics.mse(a, b) (oder opsimgmetrics.get("mse"))

Verwendung

Mittlerer quadratischer Fehler — eine rohe Größe, die nicht von `data_range` abhängt.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie image_difference_metrics

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen scalar als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (fidelity)

rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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