fullseye

gmsd — IMGMETRICS perceptual op

• データ種: image2d × image2d → scalar
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.gmsd(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, c: 'float' = 170.0) -> 'float' (実装を直接呼ぶなら import iqafsim; iqafsim.gmsd(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, c: 'float' = 170.0) -> 'float'、台帳から引くなら opsimgmetrics.get("gmsd"))

使い方

GMSD = GMS 地図の標準偏差(N−1、原実装の std2、論文 式 5)。0 = 同一、大きいほど劣化(lower is better —— MOS との順位相関は負で、 公表表は |ρ| を載せる: TID2013 全体 |SROCC| 0.8038、二次資料 0.8044)。入力 (H, W) か (H, W, 3)(3-ch は Y)。 iqatid.tid2013_evaluate(root, gmsd, luma="rgb")。Raises ValueError: :func:gmsd_map と同じ、地図が 1 画素(分散が定義されない)。

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)

• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py

型が繋がる次の op(scalar を入力に取れる)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

同カテゴリ(perceptual)

fsim · fsimc · fsim_pair · gmsd_map · vifp · phase_congruency_pc

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Provenance: iqafsim.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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