gray op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "companding_mu_law", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ companding_mu_law: knob a sweep (docs site)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ companding_mu_law: knob b sweep (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ companding_mu_law: other inputs (docs site)
*4열은 컬러 (H,W,3) 입력. 이 op는 채널을 넘나들지 않고 컬러를 다룰 수 있다(색 채널을 세 번째 공간축으로 컨볼루션하지 않음).*
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
μ 則の圧伸(compand = compress + expand)。`a が μ、b` がビット数。
`F(x) = ln(1 + mu*x) / ln(1 + mu)` で暗部を伸ばしてから量子化し、逆変換で戻す。
結果として刻みが暗部で細かく明部で粗くなる —— 目も撮像系も暗部の差に敏感なので、
同じビット数で見た目の劣化が小さい。電話の音声符号化(G.711)と同じ原理で、
画像では対数的な階調割り当てにあたる。
`a は mu = 1 + 254*a(1〜255、a=0 で実質そのまま)、b` がビット数 1〜8。
Lloyd–Max との違い: あちらはその画像の分布に合わせるので符号表が画像ごとに
変わる。こちらは固定の曲線なので、別の画像・別の装置と値をそのまま比べられる。
分布が対数的に偏っているという仮定が当たっていれば近い性能が出て、外れていれば
Lloyd–Max のほうが良い。
適用条件(実測つき): 入力が `[0,1]` で、0 付近に画素が集中しているとき。
指数分布の合成画像で一様量子化と比べると、暗部集中なら二乗誤差は `0.57` 倍
(3 bit)・`0.51 倍(5 bit)に下がる。**明部集中では逆に 7.7` 倍(3 bit)・
`18` 倍(5 bit)悪化する** —— 白地に暗い傷、という検査画像はまさにこれなので、
そのときは `1 - x` を通してから当てること。段数が非常に少ないとき(2 bit)は
曲線が強すぎて偏った分布でも一様量子化に負ける(実測 1.17 倍)。
• gallery2d_gray_arith 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
companding_mu_law 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
gray)gamma · quantize_uniform · quantize_lloyd_max · quantization_error · dither_ordered · dither_floyd_steinberg · banding_map · invert
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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