dc_structure_texture — 2D `decomposition` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "dc_structure_texture", 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])

dc_structure_texture: input → output

*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。*

*输出以类 viridis 伪彩色显示(深紫 = 小，黄 = 大)，便于读取距离、相位、方向、深度这类“量的场”。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ dc_structure_texture: knob a sweep (docs site)

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

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):

▸ dc_structure_texture: 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)。*

用法

图像的结构／卡通部分（TV-L2，Chambolle）。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

画像を「構造(cartoon)+テクスチャ」に分け、構造側を返す。ROF/TV-L2 モデル

`min_u ||u - f||^2 / (2*weight) + TV(u)` を Chambolle(2004)の双対射影法で

固定 120 反復(`tau=0.125)解く。weight = 0.02 + 0.28*a で、a` が

大きいほど滑らか(平坦な区画が広がり、細かい模様が消える)、`a=0` でも

ごく弱い平滑が入る。`b` は未使用。

入力は 2 次元 float64・[0,1] に揃える(3 次元はチャネル平均、NaN→0、

±Inf→1/0)。返り値は入力と同形の float64、[0,1] に clip。飽和しない限り

`dc_structure_texture + (dc_texture_residual - 0.5) == 入力` が成り立つ。

1xN / Nx1 など 2 次元の発散が定義できない極小画像は入力をそのまま返す

(構造=入力、テクスチャ=0.5)。例外時は fail-soft で入力のクリップ版が返り、

backend_safe の台帳に記録される(strict モードでは再送出)。

ガウスぼかしと違ってエッジ(段差)は保ち、模様・ノイズだけを落とす。反復数が

固定なので大きな画像では収束しきらないことがある(残りはテクスチャ側に出る)。

テクスチャ側だけが欲しければ `dc_texture_residual`。周期模様の除去や

欠陥検出の前処理として使い、後段に `threshold や dyn_threshold`。

背景が低ランク(縞・グラデーション)なら `dc_rpca_lowrank` も候補。

详细使用指南

• gallery2d_texture_freq 族使用指南

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• 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

参考(示例数据・文献)

• 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。

在 Studio 中试试

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。

dc_structure_texture 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py

• poc_fiber_orientation — py -3.11 examples/poc_fiber_orientation.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image` 作为输入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同类别(`decomposition`)

dc_texture_residual · dc_rpca_lowrank · dc_rpca_sparse · dc_retinex · dc_local_contrast_norm · dc_homomorphic

*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)。*

dc_structure_texture — 2D decomposition op

用法