fullseye

ssim_map — IMGMETRICS `fidelity` op

データ種: image2d × image2d → image2d
呼び出し: 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) (実装を直接呼ぶなら 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)、台帳から引くなら opsimgmetrics.get("ssim_map"))

使い方

SSIM のマップ(平均を取る前)。どこが似ていないかを絵で見るため。

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。

詳しい使い方ガイド

image_difference_metrics ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

型が繋がる次の op(`image2d` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`fidelity`)

mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim

Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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