coherence_enhancing_diff — 2D `smoothing` op

• Datenarten: image → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "coherence_enhancing_diff", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: coherence_enhancing_diff (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

coherence_enhancing_diff: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

*Die Ausgabe ist in einer viridis-artigen Falschfarbe dargestellt (dunkles Violett = klein, Gelb = groß), damit ein Feld von Größen — Abstand, Phase, Orientierung, Tiefe — lesbar ist.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ coherence_enhancing_diff: knob a sweep (docs site)

Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ coherence_enhancing_diff: knob b sweep (docs site)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ coherence_enhancing_diff: other inputs (docs site)

*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*

Verwendung

Die Implementierung ist identisch mit `anisotropic_diffusion (kind: "anisotropic"). Echte coherence-enhancing diffusion steuert die Diffusionsrichtung entlang der Eigenvektoren des Strukturtensors (um linienförmige Strukturen zu verbinden), aber dieser Ersatz berechnet keinen Strukturtensor und verwendet stattdessen die einfache anisotrope Perona-Malik-Diffusion (eine Grenze der Annäherung -- der Verbindungseffekt linienförmiger Strukturen wird nicht reproduziert). Ein Platzhalter für HALCONs coherence_enhancing_diff` (Perform a coherence enhancing diffusion of an image.).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

`a が反復回数、b` が伝導度閾値 K を振る。両方が使われる。

Randbehandlung: auf die gegenüberliegende Seite umlaufen (periodisch) (gemessen; tools/impl2/border_probe.py).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.