Structural similarity
ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರಲ್ ಸಿಮಿಲಾರಿಟಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮೆಷರ್ (ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ) ಡಿಜಿಟಲ್ ಟೆಲಿವಿಷನ್ ಮತ್ತು ಸಿನಿಮೀಯ ಚಿತ್ರಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಇತರ ರೀತಿಯ ಡಿಜಿಟಲ್ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳ ಗ್ರಹಿಸಿದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಎರಡು ಚಿತ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಸೂಚ್ಯಂಕವು ಪೂರ್ಣ ಉಲ್ಲೇಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿದೆ; ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾಪನ ಅಥವಾ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಆರಂಭಿಕ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸದ ಅಥವಾ ವಿರೂಪ-ಮುಕ್ತ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖವಾಗಿ ಆಧರಿಸಿದೆ. ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಗ್ರಹಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಚಿತ್ರದ ಅವನತಿಯನ್ನು ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿನ ಗ್ರಹಿಸಿದ ಬದಲಾವಣೆಯೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಲುಮಿನೆನ್ಸ್ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ ಪದಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಪ್ರಮುಖ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಎಂಎಸ್ಇ ಅಥವಾ ಪಿಎಸ್ಎನ್ಆರ್ನಂತಹ ಇತರ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣ ದೋಷಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು ಬಲವಾದ ಪರಸ್ಪರ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅವು ಪ್ರಾದೇಶಿಕವಾಗಿ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದ್ದಾಗ. ಈ ಅವಲಂಬನೆಗಳು ದೃಶ್ಯ ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳ ರಚನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಲ್ಯೂಮಿನೆನ್ಸ್ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರದ ವಿರೂಪಗಳು (ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ) ಕಡಿಮೆ ಗೋಚರಿಸುವ ಒಂದು ವಿದ್ಯಮಾನವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಚಟುವಟಿಕೆ ಅಥವಾ "ರಚನೆ" ಇರುವಲ್ಲಿ ವಿರೂಪಗಳು ಕಡಿಮೆ ಗೋಚರಿಸುವ ಒಂದು ವಿದ್ಯಮಾನವಾಗಿದೆ. ಇತಿಹಾಸ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂನ ಪೂರ್ವವರ್ತಿಯನ್ನು ಯೂನಿವರ್ಸಲ್ ಕ್ವಾಲಿಟಿ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ (ಯುಕ್ಯೂಐ) ಅಥವಾ ವಾಂಗ್-ಬೋವಿಕ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು, ಇದನ್ನು 2001 ರಲ್ಲಿ ಝೌ ವಾಂಗ್ ಮತ್ತು ಅಲನ್ ಬೋವಿಕ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. ಇದು ಹಮೀದ್ ಶೇಖ್ ಮತ್ತು ಈರೋ ಸೈಮನ್ಸೆಲ್ಲಿಯವರೊಂದಿಗಿನ ಅವರ ಸಹಯೋಗದ ಮೂಲಕ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂನ ಪ್ರಸ್ತುತ ಆವೃತ್ತಿಯಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿತು, ಇದನ್ನು 2004ರ ಏಪ್ರಿಲ್ನಲ್ಲಿ ಐಇಇಇ ಟ್ರಾನ್ಸಾಕ್ಷನ್ಸ್ ಆನ್ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಯಿತು. ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಮಾನವ ದೃಶ್ಯ ನರಜೀವಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಸಂಪರ್ಕಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ವಿಷಯದ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಸೂಚ್ಯಂಕದ ನೇರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೇರಿದಂತೆ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಕಾಗದವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಸ್ಟಿನ್ನಲ್ಲಿರುವ ಟೆಕ್ಸಾಸ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಲ್ಯಾಬೋರೇಟರಿ ಫಾರ್ ಇಮೇಜ್ ಅಂಡ್ ವಿಡಿಯೋ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ (ಲೈವ್) ನಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಲ್ಯಾಬೋರೇಟರಿ ಫಾರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವಿಷನ್ (ಎಲ್ಸಿವಿ) ಯೊಂದಿಗೆ ಜಂಟಿಯಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು. ಮಾದರಿಯ ಮತ್ತಷ್ಟು ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ವಾಟರ್ಲೂ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಇಮೇಜ್ ಮತ್ತು ವಿಷುಯಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯಿಕವಾಗಿ ಮಾರಾಟ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ತರುವಾಯ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ದೂರದರ್ಶನ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಬಲವಾದ ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿತು. ಗೂಗಲ್ ಸ್ಕಾಲರ್ ಪ್ರಕಾರ, 2004ರ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಪ್ರಬಂಧವನ್ನು 40,000ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ವಿಡಿಯೋ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಪ್ರಬಂಧಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಇದು 2009ರ ಐ. ಇ. ಇ. ಇ. ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸೊಸೈಟಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪೇಪರ್ ಪ್ರಶಸ್ತಿಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದೆ. ಇದು 2016ರ ಐ. ಇ. ಇ. ಇ. ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸೊಸೈಟಿ ಸಸ್ಟೈನ್ಡ್ ಇಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಪ್ರಶಸ್ತಿಯನ್ನು ಸಹ ಪಡೆದುಕೊಂಡಿತು, ಇದು ಅದರ ಪ್ರಕಟಣೆಯ ನಂತರ ಕನಿಷ್ಠ 10 ವರ್ಷಗಳ ಕಾಲ ಅಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಲೇಖನವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ದೂರದರ್ಶನ ಉದ್ಯಮವು ಅದರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಳವಡಿಕೆಯಿಂದಾಗಿ, ಮೂಲ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಪತ್ರಿಕೆಯ ಲೇಖಕರಿಗೆ ದೂರದರ್ಶನ ಅಕಾಡೆಮಿಯಿಂದ 2015 ರಲ್ಲಿ ಪ್ರೈಮ್ಟೈಮ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಎಮ್ಮಿ ಪ್ರಶಸ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡಲಾಯಿತು. ಕ್ರಮಾವಳಿ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ಚಿತ್ರದ ವಿವಿಧ ಕಿಟಕಿಗಳಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಕಿಟಕಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಗಾತ್ರದ ನಡುವಿನ ಅಳತೆಯುಃ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಮಾದರಿ ಸರಾಸರಿ; ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಮಾದರಿ ಸರಾಸರಿ; ವ್ಯತ್ಯಾಸ; ವ್ಯತ್ಯಾಸ; ಮತ್ತು;, ದುರ್ಬಲ ಛೇದದೊಂದಿಗೆ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸಲು ಎರಡು ಅಸ್ಥಿರಗಳು; ಪಿಕ್ಸೆಲ್-ಮೌಲ್ಯಗಳ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವ್ಯಾಪ್ತಿ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇದು); ಮತ್ತು ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ. ಸೂತ್ರ ಘಟಕಗಳು ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಸೂತ್ರವು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವಿನ ಮೂರು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಪನಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆಃ ಲುಮಿನೆನ್ಸ್ (), ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ () ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ (). ವೈಯಕ್ತಿಕ ಹೋಲಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳು ಹೀಗಿವೆಃ ಮೇಲಿನ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಜೊತೆಗೆಃ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ನಂತರ ಆ ತುಲನಾತ್ಮಕ ಕ್ರಮಗಳ ತೂಕದ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆಃ ತೂಕವನ್ನು 1 ಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಿದರೆ, ಸೂತ್ರವನ್ನು ಮೇಲೆ ತೋರಿಸಿರುವ ರೂಪಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಗಣಿತದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಅವಿವೇಕಗಳು ಮತ್ತು ಸಮ್ಮಿತಿಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಗುರುತನ್ನು ತೃಪ್ತಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ತ್ರಿಕೋನ ಅಸಮಾನತೆ ಅಥವಾ ಋಣಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ದೂರದ ಕಾರ್ಯವಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ, ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಮೂಲ ಎಂಎಸ್ಇ ಅಳತೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು, ಇದು ದೂರದ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅಂತಹ ಕಾರ್ಯದ ಚೌಕವು ಕನ್ವೆಕ್ಸ್ ಆಗಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಕನ್ವೆಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ವಾಸಿಕೋನ್ವೆಕ್ಸ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಅನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗೆ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಗುರಿಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸೂತ್ರದ ಅನ್ವಯವು ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು, ಈ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲೂಮಾ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಇದನ್ನು ಬಣ್ಣ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆರ್ಜಿಬಿ) ಮೌಲ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ವರ್ಣದ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. YCbCr) ಮೌಲ್ಯಗಳು. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಬರುವ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಸೂಚ್ಯಂಕವು-1 ಮತ್ತು 1ರ ನಡುವಿನ ದಶಮಾಂಶ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ 1 ಪರಿಪೂರ್ಣ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, 0 ಯಾವುದೇ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು-1 ಪರಿಪೂರ್ಣ ವಿರೋಧಿ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಚಿತ್ರಕ್ಕಾಗಿ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 11x11 ಗಾತ್ರದ ಸ್ಲೈಡಿಂಗ್ ಗಾಸಿಯನ್ ವಿಂಡೋ ಅಥವಾ 8x8 ಗಾತ್ರದ ಬ್ಲಾಕ್ ವಿಂಡೋ ಬಳಸಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರದ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಚಿತ್ರದ ಮೇಲೆ ಪಿಕ್ಸೆಲ್-ಬೈ-ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಬಹುದು. ವೀಡಿಯೊ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಂಭಾವ್ಯ ಕಿಟಕಿಗಳ ಉಪಗುಂಪನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಲು ಲೇಖಕರು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತಾರೆ. ರೂಪಾಂತರಗಳು ಮಲ್ಟಿ-ಸ್ಕೇಲ್ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಮಲ್ಟಿ-ಸ್ಕೇಲ್ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ (ಎಂಎಸ್-ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ) ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂನ ಹೆಚ್ಚು ಮುಂದುವರಿದ ರೂಪವನ್ನು ಉಪ-ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ನ ಅನೇಕ ಹಂತಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಅನೇಕ ಸ್ಕೇಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಆರಂಭಿಕ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಮಲ್ಟಿ-ಸ್ಕೇಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿವಿಧ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಲ್ಲಿ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂಗಿಂತ ಸಮಾನವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅಥವಾ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬಹು-ಘಟಕ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ (3-ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ) ಎಂಬುದು ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂನ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಮಾನವನ ಕಣ್ಣುಗಳು ನಯವಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗಿಂತ ರಚನೆಯ ಅಥವಾ ಅಂಚಿನ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನೋಡಬಹುದು ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಬರುವ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಮೂರು ವರ್ಗದ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂನ ತೂಕದ ಸರಾಸರಿಯಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಅಂಚುಗಳು, ಟೆಕಶ್ಚರ್ಗಳು ಮತ್ತು ನಯವಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳು. ಪ್ರಸ್ತಾಪಿತ ತೂಕವು ಅಂಚುಗಳಿಗೆ 0.5, ರಚನೆಯ ಮತ್ತು ನಯವಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ 0.25 ಆಗಿದೆ. 1/0/0 ತೂಕವು (ಅಂಚಿನ ವಿರೂಪಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಏನನ್ನೂ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು) ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳಿಗೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಲೇಖಕರು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಗ್ರಹಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅಂಚಿನ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. 3-ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂನ ಲೇಖಕರು ಮಾದರಿಯನ್ನು (4-ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ) ಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ವಿರೂಪ ಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ಸಂರಕ್ಷಿಸಿದ ಮತ್ತು ಬದಲಾದ ಅಂಚುಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ತೂಕವು ಎಲ್ಲಾ ನಾಲ್ಕು ಘಟಕಗಳಿಗೆ 0.25 ಆಗಿದೆ. ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರಲ್ ಡಿಸಿಮಿಲಾರಿಟಿ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರಲ್ ಡಿಸಿಮಿಲಾರಿಟಿ (ಡಿಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ) ಅನ್ನು ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂನಿಂದ ಪಡೆಯಬಹುದಾದರೂ, ತ್ರಿಕೋನದ ಅಸಮಾನತೆಯು ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ತೃಪ್ತಿಯಾಗದ ಕಾರಣ ಇದು ದೂರದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ವೀಡಿಯೊ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಮೂಲ ಆವೃತ್ತಿಯಾದ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಅನ್ನು ಸ್ಥಿರ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಸಂಗತಿ. ಇದು ಮಾನವ ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ನಿರ್ಣಯದ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಯಾವುದೇ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ವೀಡಿಯೊ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಮೇಲೆ ಸರಾಸರಿ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವುದು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂನ ಹಲವಾರು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕಾಂಪ್ಲೆಕ್ಸ್ ವೇವ್ಲೆಟ್ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂನ (ಸಿಡಬ್ಲ್ಯೂ-ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ) ಕಾಂಪ್ಲೆಕ್ಸ್ ವೇವ್ಲೆಟ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಇಮೇಜ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಅನುವಾದ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಂತಹ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳೊಂದಿಗಿನ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಅಂಕಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಬದಲು, ಸಿ. ಡಬ್ಲ್ಯೂ-ಎಸ್. ಎಸ್. ಐ. ಎಂ ಸಂಕೀರ್ಣ ತರಂಗಾಂತರ ರೂಪಾಂತರದ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಹೇಳಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಕಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸಿಡಬ್ಲ್ಯೂ-ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಅನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆಃ ಸಿಗ್ನಲ್ನ ಸಂಕೀರ್ಣ ತರಂಗಾಂತರ ರೂಪಾಂತರ ಎಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಸಿಗ್ನಲ್ಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ತರಂಗಾಂತರ ರೂಪಾಂತರವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಕಾರ್ಯ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಧನಾತ್ಮಕ ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಆದರ್ಶಪ್ರಾಯವಾಗಿ, ಅದು ಶೂನ್ಯವಾಗಿರಬೇಕು. ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂನಂತೆ, ಸಿಡಬ್ಲ್ಯೂ-ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಗರಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು 1 ಹೊಂದಿದೆ. 1 ರ ಗರಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯವು ಎರಡು ಸಂಕೇತಗಳು ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೋಲುತ್ತವೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ 0 ರ ಮೌಲ್ಯವು ಯಾವುದೇ ರಚನಾತ್ಮಕ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಎಸ್. ಎಸ್. ಐ. ಎಂ. ಪಿ. ಎಲ್. ಎಸ್. ಸೂಚ್ಯಂಕವು ಎಸ್. ಎಸ್. ಐ. ಎಂ. ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ವೀಡಿಯೊ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಲು ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾನವನ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳಿಗೆ ರೇಖೀಯವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ 0-100 ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಉದ್ದೇಶಿತ ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಸ್ಕೋರ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು, ವಿವಿಧ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಷಯಗಳಾದ್ಯಂತ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಸಹ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಅದರ ಲೇಖಕರ ಪ್ರಕಾರ, ಇತರ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾಪನಗಳಿಗಿಂತ ಎಸ್. ಎಸ್. ಐ. ಎಂ. ಪಿ. ಎಲ್. ಯು. ಎಸ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗವನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಸ್ವತಃ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ ಎಸ್. ಎಸ್. ಐ. ಎಂ. ಪಿ. ಎಲ್. ಯು. ಎಸ್. ನ ಯಾವುದೇ ಸ್ವತಂತ್ರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಸಿಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಅನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ತನಿಖೆ ಮಾಡುವ ಸಲುವಾಗಿ, ನಿರಂತರ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ (ಸಿಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ) ಅನ್ನು ರೇಡಿಯಲ್ ಬೇಸಿಸ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಇಂಟರ್ಪೋಲೇಷನ್ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಎಸ್ಸಿಮುಲಾಕ್ರಾ ಎಸ್ಸಿಮುಲಾಕ್ರಾ ಮತ್ತು ಎಸ್ಸಿಮುಲಾಕ್ರಾ 2 ಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಅಭಿಪ್ರಾಯ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ಕ್ಲೌಡಿನರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂನ ರೂಪಾಂತರಗಳಾಗಿವೆ. ರೂಪಾಂತರಗಳು XYB ಬಣ್ಣದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧ/ರಿಂಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸ್ಮೂಥಿಂಗ್/ಬ್ಲರ್, ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಕೋಚನ ಕಲಾಕೃತಿಗಳಿಗಾಗಿ ಎಂಎಸ್-ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಅನ್ನು ಎರಡು ರೀತಿಯ ಅಸಮಪಾರ್ಶ್ವದ ದೋಷ ನಕ್ಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಎಸ್. ಎಸ್. ಐ. ಎಂ. ಯು. ಎಲ್. ಎ. ಸಿ. ಆರ್. ಎ. 2, ಜೆ. ಪಿ. ಇ. ಜಿ. ಎಕ್ಸ್. ಎಲ್. ನ ಉಲ್ಲೇಖ ಅನುಷ್ಠಾನವಾದ libjxlನ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಇತರ ಸರಳ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳು ಆರ್ * ಕ್ರಾಸ್-ಕೊರೆಲೆಷನ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಮಾಪನಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಯಾವಾಗ, ಯಾವಾಗ ಎರಡೂ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಶೂನ್ಯವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಒಂದು ಮಾತ್ರ ಶೂನ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇದನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್-ಡೀಟೈಲ್ ಫ್ಯಾಂಟಮ್ಗಳಿಗೆ ಮಾನವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಲ್ಲಿ ಇದು ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದೆ. ಚಿತ್ರಗಳ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ನಲ್ಲಿ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಅನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗಿದ್ದು, ಇದು "ಜಿ-ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ" ಆಗಿದೆ. ಮಸುಕಾದ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಜಿ-ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಮೇಲಿನ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 4-ಜಿ-ಆರ್ * ಎಂಬುದು 4-ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ, ಜಿ-ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಮತ್ತು ಆರ್ * ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ ಇತರ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗಿಂತ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಆದ್ಯತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ವಿವಿಧ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆಃ ಇಮೇಜ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ಃ ಲಾಸಿ ಇಮೇಜ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ನಲ್ಲಿ, ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊದ ಶೇಖರಣಾ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಂ. ಎಸ್. ಇ. ಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಂತಹ ಸಂಕೋಚನ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅದರ ಲೇಖಕರ ಪ್ರಕಾರ, ಎಮ್ಎಸ್ಇ ಬದಲಿಗೆ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಡಿಕಂಪ್ರೆಸ್ಡ್ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರ ಮರುಸ್ಥಾಪನೆಃ ಚಿತ್ರ ಮರುಸ್ಥಾಪನೆಯು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಮರುಸ್ಥಾಪಿಸಬೇಕಾದ ಮಸುಕಾದ ಚಿತ್ರ, ಮಸುಕಾದ ಕರ್ನಲ್, ಸಂಯೋಜಕ ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ನಾವು ಮರುಪಡೆಯಲು ಬಯಸುವ ಮೂಲ ಚಿತ್ರವಾಗಿದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಶೋಧಕವೆಂದರೆ ವೀನರ್ ಶೋಧಕ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವೀನರ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸವು ಎಂಎಸ್ಇಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಲೇಖಕರ ಪ್ರಕಾರ, ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಸ್ಟ್ಯಾಟ್-ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ, ಉತ್ತಮ ದೃಶ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಃ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಮಾನವನ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವುದರಿಂದ, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಇಮೇಜ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಅನುವಾದ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವಿಕೆಯಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವಾಗ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಲೇಖಕರು ಸಿಡಬ್ಲ್ಯೂ-ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಉತ್ತಮ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಲ್ಲ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸದೆಯೇ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ನೇರವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ದತ್ತಾಂಶ-ಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶ ಲಭ್ಯವಿರುವಾಗ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು, ದತ್ತಾಂಶ-ಚಾಲಿತ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಸಿಡಬ್ಲ್ಯೂ-ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಲೇಖಕರು ಸೂಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಹೋಲಿಕೆಯು ಅದರ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯಿಂದಾಗಿ, ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇತರ ಮಾಪನಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಎಂಎಸ್ಇ ಮತ್ತು ಪಿಎಸ್ಎನ್ಆರ್ನಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಸರಳ ಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾಪನಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ತನ್ನದೇ ಆದ ಲೇಖಕರು ಮತ್ತು ಇತರರ ಸಂಶೋಧನೆ ಸೇರಿದಂತೆ ನಿಖರತೆಯಲ್ಲಿ ಎಂಎಸ್ಇ ಮತ್ತು ಅದರ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪದೇ ಪದೇ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಡೋಸೆಲ್ಮನ್ ಮತ್ತು ಯಾಂಗ್ ಅವರ ಒಂದು ಪ್ರಬಂಧವು ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಊಹಿಸಿದ್ದಕ್ಕಿಂತ "ಎಂಎಸ್ಇಗೆ ತುಂಬಾ ಹತ್ತಿರವಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಅವರು ಎಂ. ಎಸ್. ಇ. ಗಿಂತ ಎಸ್. ಎಸ್. ಐ. ಎಂ. ನ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ವಿವಾದಿಸುವುದಿಲ್ಲವಾದರೂ, ಅವರು ಎರಡು ಮಾಪನಗಳ ನಡುವೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ಅವರ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂನ ಸೃಷ್ಟಿಕರ್ತರಿಂದ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಎಂಎಸ್ಇ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಕಂಡುಬಂದಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅವರು ರೀಬ್ಮನ್ ಮತ್ತು ಪೂಲ್ ಅವರನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅವರು ಪ್ಯಾಕೆಟ್-ಲಾಸ್-ಇಂಪೇರ್ಡ್ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಎಂಎಸ್ಇ ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಅನ್ನು ಮೀರಿಸಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಂಡರು. ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಬಂಧದಲ್ಲಿ, ಪಿಎಸ್ಎನ್ಆರ್ ಮತ್ತು ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ನಡುವಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮೀನ್ ಸ್ಕ್ವೇರ್ಡ್ ಎರರ್ ಪೀಕ್ ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ನಾಯ್ಸ್ ಅನುಪಾತ ವೀಡಿಯೊ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಮುಖಪುಟ ರಸ್ಟ್ ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟೇಶನ್ ಸಿ/ಸಿ + + ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟೇಶನ್ ಡಿಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ ಸಿ + + ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟೇಶನ್ ಕ್ರಿಸ್ ಲೋಮೊಂಟ್ಸ್ ಸಿ #ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟೇಶನ್ ಕ್ಯುಪಿಎಸ್ಎನ್ಆರ್ ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟೇಶನ್ ಇನ್ ವಿಕ್ಯುಎಂಟಿ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟೇಶನ್ ಇನ್ ಪೈಥಾನ್ "ಮಿಸ್ಟರಿ ಬಿಹೈಂಡ್ ಸಿಮಿಲಾರಿಟಿ ಮೆಷರ್ಸ್ ಎಂಎಸ್ಇ ಮತ್ತು ಎಸ್ಎಸ್ಐಎಂ", ಗಿಂಟೌಟಾಸ್ ಪಲುಬಿನ್ಸ್ಕಾಸ್, 2014 ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್