gray op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "companding_mu_law", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*
扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ companding_mu_law: knob a sweep (docs site)
扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ companding_mu_law: knob b sweep (docs site)
换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):
▸ companding_mu_law: other inputs (docs site)
*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*
> 该算子的说明尚无译文,以下照原文给出。
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)。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。
下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。
companding_mu_law 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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