ssim_map — IMGMETRICS `fidelity` op

• 資料種類:image2d × image2d → image2d

• 呼叫: 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)(要直接呼叫實作,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);從台帳取用則 opsimgmetrics.get("ssim_map"))

用法

SSIM 的圖(取平均之前)。用來看清哪裡不像。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

`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`。

詳細使用指南

• image_difference_metrics 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image2d` 作為輸入)

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

同類別(`fidelity`)

mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

ssim_map — IMGMETRICS fidelity op

用法