ssim_map — IMGMETRICS `fidelity` op

• 데이터 종류: image2d × image2d → image2d

• 호출: 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)(구현을 직접 호출하려면 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), 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("ssim_map"))

사용법

SSIM 의 맵(평균 내기 전). 어디가 다른지를 그림으로 보기 위한 것.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

`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`。

자세한 사용 가이드

• image_difference_metrics 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image2d` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`fidelity`)

mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

ssim_map — IMGMETRICS fidelity op

사용법