dither_ordered — 2D `gray` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "dither_ordered", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

dither_ordered: input → output

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*

つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

*4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。*

順序ディザ(Bayer 行列)で量子化する。`a がビット数 1〜8、b` が行列の大きさ。

量子化の前に、画素位置で決まる決まった量(Bayer 行列、`b` が 2x2 / 4x4 / 8x8 を

振る)を足してから丸める。平坦部の誤差が画素ごとに散るので、段差が細かい市松に化けて

縞が見えなくなる。誤差そのものは減らない —— 見え方を変えているだけで、

平均二乗誤差はむしろ `_quantize_uniform` よりわずかに大きい。

**誤差拡散(`dither_floyd_steinberg`)との使い分け**: 順序ディザは

画素ごとに独立なので、タイル分割しても継ぎ目が出ず、並列化も自由、

同じ入力に必ず同じ出力を返す。誤差拡散のほうが見た目は滑らかだが、

走査順に依存するので切り出す位置を変えると結果が変わる。

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

dither_ordered 0.50 0.50

• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

dither_ordered — 2D gray op