Structural similarity
ساختی مماثلت انڈیکس پیمائش (ایس ایس آئی ایم) ڈیجیٹل ٹیلی ویژن اور سنیما کی تصاویر کے ساتھ ساتھ دیگر قسم کی ڈیجیٹل تصاویر اور ویڈیوز کے سمجھے جانے والے معیار کی پیش گوئی کرنے کا ایک طریقہ ہے۔ ایس ایس آئی ایم کا استعمال دو تصاویر کے درمیان مماثلت کی پیمائش کے لیے کیا جاتا ہے۔ ایس ایس آئی ایم انڈیکس ایک مکمل حوالہ میٹرک ہے ؛ دوسرے لفظوں میں، تصویر کے معیار کی پیمائش یا پیش گوئی بطور حوالہ ابتدائی غیر کمپریسڈ یا مسخ شدہ تصویر پر مبنی ہوتی ہے۔ ایس ایس آئی ایم ایک ادراک پر مبنی ماڈل ہے جو تصویر کے انحطاط کو ساختی معلومات میں سمجھی جانے والی تبدیلی کے طور پر سمجھتا ہے، جبکہ اہم ادراکی مظاہر کو بھی شامل کرتا ہے، جس میں برائٹ ماسکنگ اور کانٹرسٹ ماسکنگ دونوں اصطلاحات شامل ہیں۔ ایم ایس ای یا پی ایس این آر جیسی دیگر تکنیکوں کے ساتھ فرق یہ ہے کہ یہ نقطہ نظر مطلق غلطیوں کا اندازہ لگاتے ہیں۔ ساختی معلومات یہ خیال ہے کہ پکسلز میں مضبوط باہمی انحصار ہوتا ہے خاص طور پر جب وہ مقامی طور پر قریب ہوتے ہیں۔ یہ انحصار بصری منظر میں اشیاء کی ساخت کے بارے میں اہم معلومات رکھتے ہیں۔ لومیننس ماسکنگ ایک ایسا رجحان ہے جس کے تحت تصویر کی مسخیاں (اس تناظر میں) روشن علاقوں میں کم نظر آتی ہیں، جبکہ برعکس ماسکنگ ایک ایسا رجحان ہے جس کے تحت تصویر میں اہم سرگرمی یا "ساخت" ہونے پر مسخیاں کم نظر آتی ہیں۔ ایس ایس آئی ایم کے پیشرو کو یونیورسل کوالٹی انڈیکس (یو کیو آئی)، یا وانگ بوویک انڈیکس کہا جاتا تھا، جسے 2001 میں چاؤ وانگ اور ایلن بوویک نے تیار کیا تھا۔ یہ حامد شیخ اور ایرو سائمنسیلی کے ساتھ ان کے تعاون کے ذریعے ایس ایس آئی ایم کے موجودہ ورژن میں تیار ہوا، جو اپریل 2004 میں آئی ای ای ای ٹرانزیکشنز آن امیج پروسیسنگ میں شائع ہوا تھا۔ ایس ایس آئی ایم کوالٹی انڈیکس کی وضاحت کے علاوہ، مقالہ ادراکی معیار کے اقدامات کو تیار کرنے اور ان کا جائزہ لینے کے لیے ایک عمومی سیاق و سباق فراہم کرتا ہے، جس میں انسانی بصری نیورو بائیولوجی اور ادراک سے تعلق، اور انسانی موضوع کی درجہ بندی کے خلاف انڈیکس کی براہ راست توثیق شامل ہے۔ بنیادی ماڈل آسٹن میں ٹیکساس یونیورسٹی میں لیبارٹری فار امیج اینڈ ویڈیو انجینئرنگ (لائیو) میں تیار کیا گیا تھا اور نیویارک یونیورسٹی میں لیبارٹری فار کمپیوٹیشنل ویژن (ایل سی وی) کے ساتھ مشترکہ طور پر مزید تیار کیا گیا تھا۔ ماڈل کی مزید قسمیں واٹرلو یونیورسٹی میں امیج اینڈ ویژول کمپیوٹنگ لیبارٹری میں تیار کی گئی ہیں اور تجارتی طور پر فروخت کی گئی ہیں۔ ایس ایس آئی ایم کو بعد میں امیج پروسیسنگ کمیونٹی اور ٹیلی ویژن اور سوشل میڈیا کی صنعتوں میں مضبوط قبولیت ملی۔ گوگل اسکالر کے مطابق 2004 کے ایس ایس آئی ایم پیپر کا 40,000 سے زیادہ بار حوالہ دیا گیا ہے، جو اسے امیج پروسیسنگ اور ویڈیو انجینئرنگ کے شعبوں میں سب سے زیادہ حوالہ شدہ پیپرز میں سے ایک بناتا ہے۔ اسے 2009 کے لیے آئی ای ای ای سگنل پروسیسنگ سوسائٹی بیسٹ پیپر ایوارڈ سے نوازا گیا۔ اسے 2016 کا آئی ای ای ای سگنل پروسیسنگ سوسائٹی سسٹینڈ امپیکٹ ایوارڈ بھی ملا، جو اس کی اشاعت کے بعد کم از کم 10 سال تک غیر معمولی طور پر زیادہ اثر رکھنے والے مقالے کی نشاندہی کرتا ہے۔ ٹیلی ویژن انڈسٹری کی طرف سے اس کی زیادہ قبولیت کی وجہ سے، اصل ایس ایس آئی ایم پیپر کے مصنفین کو ٹیلی ویژن اکیڈمی کی طرف سے 2015 میں پرائم ٹائم انجینئرنگ ایمی ایوارڈ سے نوازا گیا۔ الگورتھم ایس ایس آئی ایم انڈیکس کا حساب کسی تصویر کی مختلف ونڈوز پر لگایا جاتا ہے۔ دو ونڈوز اور عام سائز کے درمیان پیمائش یہ ہے: کے ساتھ: پکسل نمونے کا مطلب ؛ پکسل نمونے کا مطلب ؛ کا تغیر ؛ کا تغیر ؛ کا ارتکاز ؛ کمزور ڈینومینیٹر کے ساتھ تقسیم کو مستحکم کرنے کے لیے دو متغیرات ؛ پکسل ویلیوز کی متحرک حد (عام طور پر یہ ہے) ؛ اور پہلے سے طے شدہ طور پر۔ فارمولا اجزاء ایس ایس آئی ایم فارمولا اور کے نمونوں کے درمیان تین موازنہ پیمائشوں پر مبنی ہے: روشنی ()، برعکس () اور ساخت ()۔ انفرادی موازنہ کے افعال یہ ہیں: مندرجہ بالا تعریفوں کے علاوہ: ایس ایس آئی ایم پھر ان تقابلی اقدامات کا ایک وزن والا مجموعہ ہے: وزن کو 1 پر ترتیب دیتے ہوئے، فارمولے کو اوپر دکھائی گئی شکل میں کم کیا جا سکتا ہے۔ ریاضیاتی خصوصیات ایس ایس آئی ایم ناقابل فہم اور ہم آہنگی کی خصوصیات کی شناخت کو مطمئن کرتا ہے، لیکن مثلث کی عدم مساوات یا غیر منفی کو نہیں، اور اس طرح یہ فاصلاتی فعل نہیں ہے۔ تاہم، بعض شرائط کے تحت، ایس ایس آئی ایم کو ایک نارملائزڈ روٹ ایم ایس ای پیمائش میں تبدیل کیا جا سکتا ہے، جو کہ ایک فاصلاتی فعل ہے۔ اس طرح کے فنکشن کا مربع کنویکس نہیں ہے، بلکہ مقامی طور پر کنویکس اور کواسیکونویکس ہے، جو ایس ایس آئی ایم کو اصلاح کے لیے ایک قابل عمل ہدف بناتا ہے۔ فارمولے کا اطلاق تصویر کے معیار کا اندازہ کرنے کے لیے، یہ فارمولہ عام طور پر صرف لوما پر لاگو ہوتا ہے، حالانکہ اس کا اطلاق رنگ (مثال کے طور پر، آر جی بی) اقدار یا رنگین (مثال کے طور پر) پر بھی کیا جا سکتا ہے۔ YCbCr) اقدار۔ نتیجہ خیز ایس ایس آئی ایم انڈیکس-1 اور 1 کے درمیان اعشاریہ قدر ہے، جہاں 1 کامل مماثلت کی نشاندہی کرتا ہے، 0 کوئی مماثلت کی نشاندہی نہیں کرتا، اور-1 کامل مخالف ارتباط کی نشاندہی کرتا ہے۔ کسی تصویر کے لیے، اس کا حساب عام طور پر 11x11 سائز کی سلائڈنگ گوسیئن ونڈو یا 8x8 سائز کی بلاک ونڈو کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے۔ تصویر کا ایس ایس آئی ایم معیار کا نقشہ بنانے کے لیے ونڈو کو تصویر پر پکسل بہ پکسل سے ہٹایا جا سکتا ہے۔ ویڈیو کے معیار کی تشخیص کے معاملے میں، مصنفین حساب کی پیچیدگی کو کم کرنے کے لیے ممکنہ ونڈوز کا صرف ایک ذیلی گروپ استعمال کرنے کی تجویز کرتے ہیں۔ متغیرات ملٹی اسکیل ایس ایس آئی ایم ایس ایس آئی ایم کی ایک زیادہ جدید شکل، جسے ملٹی اسکیل ایس ایس آئی ایم (ایم ایس-ایس ایس آئی ایم) کہا جاتا ہے، ذیلی نمونے لینے کے متعدد مراحل کے عمل کے ذریعے متعدد پیمانوں پر انجام دی جاتی ہے، جو ابتدائی بصارت کے نظام میں ملٹی اسکیل پروسیسنگ کی یاد دلاتی ہے۔ اسے مختلف ساپیکش امیج اور ویڈیو ڈیٹا بیس پر ایس ایس آئی ایم سے یکساں طور پر اچھی یا بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہوئے دکھایا گیا ہے۔ ملٹی کمپونینٹ ایس ایس آئی ایم (3-ایس ایس آئی ایم) ایس ایس آئی ایم کی ایک شکل ہے جو اس حقیقت کو مدنظر رکھتی ہے کہ انسانی آنکھ ہموار علاقوں کے مقابلے بناوٹ یا کنارے والے علاقوں پر زیادہ واضح طور پر اختلافات دیکھ سکتی ہے۔ نتیجے میں آنے والے میٹرک کا حساب تین قسم کے خطوں کے لیے ایس ایس آئی ایم کی اوسط اوسط کے طور پر کیا جاتا ہے: کناروں، بناوٹ اور ہموار خطوں۔ مجوزہ وزن کناروں کے لیے 0.5، بناوٹ والے اور ہموار علاقوں کے لیے 0.25 ہے۔ مصنفین نے ذکر کیا ہے کہ ایک 1/0/0 وزن (کنارے کی مسخیوں کے علاوہ کسی بھی چیز کو نظر انداز کرنا) ایسے نتائج کا باعث بنتا ہے جو ساپیکش درجہ بندی کے قریب ہوتے ہیں۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ کنارے کے علاقے تصویر کے معیار کے ادراک میں غالب کردار ادا کرتے ہیں۔ 3-ایس ایس آئی ایم کے مصنفین نے ماڈل کو (4-ایس ایس آئی ایم) میں بھی بڑھایا ہے۔ کنارے کی اقسام کو ان کی مسخ شدہ حیثیت کے لحاظ سے محفوظ اور تبدیل شدہ کناروں میں مزید تقسیم کیا گیا ہے۔ چاروں اجزاء کے لیے مجوزہ وزن 0.25 ہے۔ ساختی تفریق ساختی تفریق (ڈی ایس ایس آئی ایم) ایس ایس آئی ایم سے اخذ کی جا سکتی ہے، حالانکہ یہ فاصلاتی فنکشن نہیں ہے کیونکہ مثلث کی عدم مساوات لازمی طور پر مطمئن نہیں ہے۔ ویڈیو کوالٹی میٹرکس اور عارضی متغیرات یہ بات قابل ذکر ہے کہ اصل ورژن ایس ایس آئی ایم کو اسٹیل امیجز کے معیار کی پیمائش کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا۔ اس میں انسانی ادراک اور انسانی فیصلے کے عارضی اثرات سے براہ راست متعلق کوئی پیرامیٹرز شامل نہیں ہیں۔ ویڈیو ترتیب میں تمام فریموں پر اوسط ایس ایس آئی ایم ویلیو کا حساب لگانا ایک عام عمل ہے۔ تاہم، ایس ایس آئی ایم کی کئی عارضی قسمیں تیار کی گئی ہیں۔ کمپلیکس ویولیٹ ایس ایس آئی ایم ایس ایس آئی ایم (سی ڈبلیو-ایس ایس آئی ایم) کا کمپلیکس ویولیٹ ٹرانسفارم ورژن امیج اسکیلنگ، ترجمہ اور گردش کے مسائل سے نمٹنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اس طرح کے حالات والی تصاویر کو کم اسکور دینے کے بجائے، سی ڈبلیو-ایس ایس آئی ایم پیچیدہ ویولیٹ ٹرانسفارم کا فائدہ اٹھاتا ہے اور اس وجہ سے مذکورہ تصاویر کو زیادہ اسکور دیتا ہے۔ سی ڈبلیو-ایس ایس آئی ایم کی تعریف اس طرح کی گئی ہے: سگنل کا پیچیدہ ویولیٹ ٹرانسفارم کہاں ہے اور سگنل کے لیے پیچیدہ ویولیٹ ٹرانسفارم کہاں ہے۔ مزید برآں، فنکشن استحکام کے مقاصد کے لیے استعمال ہونے والا ایک چھوٹا مثبت عدد ہے۔ مثالی طور پر، یہ صفر ہونا چاہیے۔ ایس ایس آئی ایم کی طرح، سی ڈبلیو-ایس ایس آئی ایم کی زیادہ سے زیادہ قیمت 1 ہے۔ 1 کی زیادہ سے زیادہ قدر اس بات کی نشاندہی کرتی ہے کہ دونوں اشارے ساختی طور پر بالکل ملتے جلتے ہیں جبکہ 0 کی قدر ساختی مماثلت کی نشاندہی نہیں کرتی ہے۔ ایس ایس آئی ایم پی ایل ایس انڈیکس ایس ایس آئی ایم پر مبنی ہے اور تجارتی طور پر دستیاب ٹول ہے۔ یہ ایس ایس آئی ایم کی صلاحیتوں کو بڑھاتا ہے، بنیادی طور پر ویڈیو ایپلی کیشنز کو نشانہ بنانے کے لیے۔ یہ 0-100 کی حد میں اسکور فراہم کرتا ہے، جو انسانی ساپیکش درجہ بندی سے لکیری طور پر ملتا ہے۔ یہ مختلف قراردادوں اور مواد میں ویڈیو کا موازنہ کرتے ہوئے اسکور کو مطلوبہ دیکھنے والے آلے کے مطابق ڈھالنے کی بھی اجازت دیتا ہے۔ اس کے مصنفین کے مطابق، ایس ایس آئی ایم پی ایل یو ایس دیگر امیج اور ویڈیو کوالٹی میٹرکس کے مقابلے میں زیادہ درستگی اور زیادہ رفتار حاصل کرتا ہے۔ تاہم، ایس ایس آئی ایم پی ایل یو ایس کی کوئی آزاد تشخیص نہیں کی گئی ہے، کیونکہ الگورتھم خود عوامی طور پر دستیاب نہیں ہے۔ سی ایس ایس آئی ایم نظریاتی نقطہ نظر سے معیاری مجرد ایس ایس آئی ایم کی مزید تحقیقات کے لیے، مسلسل ایس ایس آئی ایم (سی ایس ایس آئی ایم) کو ریڈیل بیس فنکشن انٹرپولیشن کے تناظر میں متعارف کرایا گیا ہے اور اس کا مطالعہ کیا گیا ہے۔ ایس ایس آئی ایم یو ایل اے سی آر اے اور ایس ایس آئی ایم یو ایل اے سی آر اے 2 ایس ایس آئی ایم کی مختلف قسمیں ہیں جنہیں کلاؤڈینری نے ساپیکش رائے کے اعداد و شمار کو فٹ کرنے کے مقصد کے ساتھ تیار کیا ہے۔ یہ متغیرات ایکس وائی بی کلر اسپیس میں کام کرتے ہیں اور ایم ایس-ایس ایس آئی ایم کو دو قسم کے غیر متناسب غلطی کے نقشوں کے ساتھ جوڑتے ہیں جو بلاکنیس/رنگنگ اور ہموار/دھندلاپن، عام کمپریشن نمونوں کے لیے ہوتے ہیں۔ ایس ایس آئی ایم یو ایل اے سی آر اے 2 لیب جے ایکس ایل کا حصہ ہے، جو جے پی ای جی ایکس ایل کا حوالہ عمل درآمد ہے۔ دیگر سادہ ترامیم r * کراس ارتباط میٹرک ایس ایس آئی ایم کے تغیر میٹرکس پر مبنی ہے۔ اس کی تعریف اس وقت کی جاتی ہے جب دونوں معیاری انحراف صفر ہوں، اور جب صرف ایک ہی صفر ہو۔ اس کا استعمال متضاد تفصیلی فینٹمز کے بارے میں انسانی ردعمل کا تجزیہ کرنے میں پایا گیا ہے۔ ایس ایس آئی ایم کو تصاویر کے میلان پر بھی استعمال کیا گیا ہے، جس سے یہ "جی-ایس ایس آئی ایم" بن جاتا ہے۔ جی-ایس ایس آئی ایم خاص طور پر دھندلی ہوئی تصاویر پر مفید ہے۔ مندرجہ بالا ترامیم کو یکجا کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، 4-جی-آر * 4-ایس ایس آئی ایم، جی-ایس ایس آئی ایم، اور آر * کا مجموعہ ہے۔ یہ جانچ کی گئی دیگر ایس ایس آئی ایم اقسام کے مقابلے میں تصاویر کے لیے ریڈیولوجسٹ کی ترجیح کی عکاسی کرنے کے قابل ہے۔ ایپلی کیشن ایس ایس آئی ایم کے مختلف مسائل میں ایپلی کیشنز ہیں۔ کچھ مثالیں یہ ہیں: امیج کمپریشن: نقصان دہ امیج کمپریشن میں، امیجز اور ویڈیو کی اسٹوریج کی جگہ کو کم کرنے کے لیے جان بوجھ کر معلومات کو ضائع کر دیا جاتا ہے۔ ایم ایس ای عام طور پر اس طرح کی کمپریشن اسکیموں میں استعمال ہوتا ہے۔ اس کے مصنفین کے مطابق، ڈیکمپریسڈ امیجز کے لیے بہتر نتائج پیدا کرنے کے لیے ایم ایس ای کے بجائے ایس ایس آئی ایم کا استعمال کرنے کی تجویز دی گئی ہے۔ تصویر کی بحالی: تصویر کی بحالی اس مسئلے کو حل کرنے پر مرکوز ہے جہاں دھندلی تصویر ہے جسے بحال کیا جانا چاہیے، دھندلا کرنل ہے، اضافی شور ہے اور اصل تصویر ہے جسے ہم بازیافت کرنا چاہتے ہیں۔ اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے استعمال ہونے والا روایتی فلٹر وینر فلٹر ہے۔ تاہم، وینر فلٹر ڈیزائن ایم ایس ای پر مبنی ہے۔ الگورتھم کے مصنفین کے مطابق، ایس ایس آئی ایم قسم کا استعمال، خاص طور پر سٹیٹ-ایس ایس آئی ایم، بہتر بصری نتائج پیدا کرنے کا دعوی کرتا ہے۔ نمونوں کی شناخت: چونکہ ایس ایس آئی ایم انسانی ادراک کے پہلوؤں کی نقل کرتا ہے، اس لیے اسے نمونوں کو پہچاننے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ جب امیج اسکیلنگ، ترجمہ اور گردش جیسے مسائل کا سامنا کرنا پڑتا ہے، تو الگورتھم کے مصنفین کا دعوی ہے کہ سی ڈبلیو-ایس ایس آئی ایم کا استعمال کرنا بہتر ہے، جو ان تغیرات کے لیے غیر حساس ہے اور کسی بھی تربیتی نمونے کا استعمال کیے بغیر ٹیمپلیٹ میچنگ کے ذریعے براہ راست لاگو کیا جا سکتا ہے۔ چونکہ ڈیٹا سے چلنے والے پیٹرن کی شناخت کے نقطہ نظر بہتر کارکردگی پیدا کر سکتے ہیں جب تربیت کے لیے بڑی مقدار میں ڈیٹا دستیاب ہوتا ہے، مصنفین ڈیٹا سے چلنے والے طریقوں میں سی ڈبلیو-ایس ایس آئی ایم کا استعمال کرنے کا مشورہ دیتے ہیں۔ کارکردگی کا موازنہ اس کی مقبولیت کی وجہ سے، ایس ایس آئی ایم کا موازنہ اکثر دیگر میٹرکس سے کیا جاتا ہے، بشمول زیادہ آسان میٹرکس جیسے ایم ایس ای اور پی ایس این آر، اور دیگر ادراکی تصویر اور ویڈیو کے معیار کے میٹرکس۔ ایس ایس آئی ایم کو بار بار ایم ایس ای اور اس کے مشتقات کو درستگی میں نمایاں طور پر پیچھے چھوڑتے ہوئے دکھایا گیا ہے، بشمول اس کے اپنے مصنفین اور دیگر کی تحقیق۔ ڈوسلمین اور یانگ کے ایک مقالے میں دعوی کیا گیا ہے کہ ایس ایس آئی ایم کی کارکردگی عام طور پر فرض کیے جانے کے مقابلے میں "ایم ایس ای کے بہت قریب" ہے۔ اگرچہ وہ ایم ایس ای پر ایس ایس آئی ایم کے فائدے پر اختلاف نہیں کرتے ہیں، لیکن وہ دونوں میٹرکس کے درمیان ایک تجزیاتی اور فعال انحصار بیان کرتے ہیں۔ ان کی تحقیق کے مطابق، ایس ایس آئی ایم کو ایس ایس آئی ایم کے تخلیق کاروں کے ڈیٹا بیس کے علاوہ ساپیکش ڈیٹا بیس پر ایم ایس ای پر مبنی طریقوں کے ساتھ ساتھ ارتباط کرنے کے لیے پایا گیا ہے۔ ایک مثال کے طور پر، وہ ریبمین اور پول کا حوالہ دیتے ہیں، جنہوں نے پایا کہ ایم ایس ای نے پیکٹ نقصان سے متاثرہ ویڈیو پر مشتمل ڈیٹا بیس پر ایس ایس آئی ایم سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا۔ ایک اور مقالے میں پی ایس این آر اور ایس ایس آئی ایم کے درمیان ایک تجزیاتی ربط کی نشاندہی کی گئی۔ مین اسکوائرڈ ایرر پیک سگنل ٹو شور تناسب ویڈیو کوالٹی حوالہ جات بیرونی لنکس ہوم پیج رسٹ امپلیمینٹیشن سی/سی + + امپلیمینٹیشن ڈی ایس ایس آئی ایم سی + + امپلیمینٹیشن کرس لومونٹ کا سی #امپلیمینٹیشن کیو پی ایس این آر امپلیمینٹیشن (ملٹی تھریڈ سی + +) وی کیو ایم ٹی سافٹ ویئر میں امپلیمینٹیشن از پائیتھن "مساوی اقدامات ایم ایس ای اور ایس ایس آئی ایم کے پیچھے اسرار"، جنٹاؤٹس پلوبنسکاس، 2014 امیج پروسیسنگ