decomposition op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "dc_rpca_sparse", 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):
▸ dc_rpca_sparse: knob a sweep (docs site)
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ dc_rpca_sparse: 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).*
Robust-PCA의 희소(결함/이상치) 잔차 = 입력 - 저계수, 0.5에 위치.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`dc_rpca_lowrank と同じ inexact ALM の PCP 分解 M = L + S` を行い、
スパース項 `S を 0.5 を中心に置いて返す(clip(S + 0.5, 0, 1)`)。背景と
同じ画素は 0.5、背景より明るい孤立点は 0.5 より上、暗い点は下に出る符号つき
残差で、飽和しない範囲で `dc_rpca_lowrank + (この出力 - 0.5) == 入力`。
`a はスパース重み λ = (0.5 + 1.5*a)/sqrt(max(m, n))` で、大きいほど
`S が疎(小さな残差は 0 に丸められ、はっきりした欠陥だけ残る)、a=0`
ではほぼ全画素に残差が出る。`b` は未使用。
長辺 64 超の画像は縮小して `L を解き、S` は元解像度で
`S = soft(M0 - L_up, λ/μ_final) として作り直す(縮小した S` を拡大
すると 1 画素欠陥がにじんで振幅を失うため)。入力は [0,1] の 2 次元に揃え、
返り値は同形 float64、[0,1]。全零画像では `S = 0` で一様 0.5。例外時は
fail-soft で入力のクリップ版が返り、台帳に記録される。
後段では `|出力 - 0.5| が欠陥の強さなので、threshold` 系の op で 0.5 から
離れた画素を拾う(明側・暗側のどちらを拾うかはしきい値の向きで決まる)。周期
背景(織物・格子・ディスプレイ)上の点欠陥・傷の検出向けで、非周期背景では
残差に背景の凹凸がそのまま混ざる。
• gallery2d_texture_freq 패밀리 가이드
• 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
• 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.
dc_rpca_sparse 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
decomposition)dc_structure_texture · dc_texture_residual · dc_rpca_lowrank · dc_retinex · dc_local_contrast_norm · dc_homomorphic
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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