ssim_map — IMGMETRICS `fidelity` op

• Datenarten: image2d × image2d → image2d

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.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) (die Implementierung direkt: 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); aus dem Register: 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。

計算: 局所平均 `mu と分散・共分散を、幅 win_size に切った σ = sigma` の

ガウシアン窓(境界は鏡像)で取り、画素ごとに

`((2 mu_a mu_b + C1)(2 s_ab + C2)) / ((mu_a^2 + mu_b^2 + C1)(s_a + s_b + C2))`。

`C1 = (K1 dr)^2、C2 = (K2 dr)^2、dr は data_range`。分散は母分散

(`n/(n-1) 補正なし)。この平均が ssim`。

• `data_range: 整数 dtype は自動、float は [0, 1]` のときだけ 1.0 と推定し、

それ以外は明示必須(`data_range_of の契約、外れると MetricContractError`)。

• `win_size`: 3 以上の奇数。各空間軸はこれ以上の長さが必要。

• `crop_border=True(既定)は窓半径 (win_size-1)//2` ぶんの縁を落とすので、

返り値は `(H - 2p, W - 2p)`。落とした後に何も残らない小画像は例外。

`False` なら入力と同形だが、縁は鏡像埋めの影響を含む。

• 返り値: float64 マップ。1 が局所的に一致、負にもなりうる(構造が反転)。

• 失敗: 形の不一致 / 空 / 非有限 / `sigma <= 0 / 偶数か 3 未満の win_size`。

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