ssim_map — IMGMETRICS `fidelity` op

• Datenarten: image2d × image2d → image2d

• Aufruf: import imgmetrics; imgmetrics.ssim_map(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_map"))

Verwendung

Die SSIM-Karte (vor der Mittelung) — um als Bild zu sehen, *wo* sich beide unterscheiden.

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

`channel_axis` を指定するとチャネルごとに計算し、その平均マップを返す。

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 `image2d` als Eingabe)

mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim · image_entropy · joint_entropy · mutual_information

Gleiche Kategorie (`fidelity`)

mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim

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

ssim_map — IMGMETRICS fidelity op