ssim — IMGMETRICS `fidelity` op

• Datenarten: image2d × image2d → scalar

• Aufruf: import imgmetrics; imgmetrics.ssim(a, b, data_range=None, win_size=11, sigma=1.5, K1=0.01, K2=0.03, channel_axis=None, crop_border=True) (oder opsimgmetrics.get("ssim"))

Verwendung

Strukturelle Ähnlichkeit (Wang, Bovik, Sheikh & Simoncelli, IEEE TIP 13(4), 2004).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

既定は原論文の設定 ―― 11x11 のガウシアン窓 σ=1.5、K1=0.01、K2=0.03、

重み付き母分散(標本分散への `n/(n-1)` 補正を入れない)。

`crop_border=True`(既定)は窓の半径ぶんの縁を平均から落とす。縁では

鏡像で埋めた画素が統計に混ざるため。落とすかどうかで値が変わるので、

他所の数値と比べるときは必ずこの設定を揃えること(小さい絵ほど差が出る)。

Returns

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float

1.0 が完全一致。

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

• poc_camera_shake_deblur — py -3.11 examples/poc_camera_shake_deblur.py

• poc_ct_fidelity — py -3.11 examples/poc_ct_fidelity.py

• poc_dehazing — py -3.11 examples/poc_dehazing.py

• poc_superresolution_limits — py -3.11 examples/poc_superresolution_limits.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `scalar` als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (`fidelity`)

mse · rmse · psnr · ms_ssim · ssim_map

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

ssim — IMGMETRICS fidelity op