decomposition op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "dc_retinex", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入,右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z),一維序列為折線,體資料為沿 z 的最大值投影,影片為中間影格,複數影像為振幅;無法成像的回傳值直接顯示數值。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋鈕取預設):
▸ dc_retinex: knob a sweep (docs site)
掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋鈕取預設):
▸ dc_retinex: knob b sweep (docs site)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入,下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ dc_retinex: other inputs (docs site)
*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*
單尺度 Retinex 反射率:log(I) - log(Gauss_sigma(I)) -> [0,1]。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
Fixed log-domain gain (b) about mid-gray, NOT per-image min-max (which would
re-inflate an already-flat image); a sets the Gaussian scale.
• gallery2d_texture_freq 族使用指南
• blas_threads_and_memory — 行列分解が遅い理由の知識 — BLAS スレッド・キャッシュ・メモリ配置
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中,此區塊會變成按鈕,可當場載入並執行。
dc_retinex 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
• poc_bone_trabecular_thickness — py -3.11 examples/poc_bone_trabecular_thickness.py
image 作為輸入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
decomposition)dc_structure_texture · dc_texture_residual · dc_rpca_lowrank · dc_rpca_sparse · dc_local_contrast_norm · dc_homomorphic
*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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