smoothing op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "dl_aniso_diffusion", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: anisotropic_diffusion(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*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):
▸ dl_aniso_diffusion: knob a sweep (docs site)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ dl_aniso_diffusion: knob b sweep (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ dl_aniso_diffusion: 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).*
Perona-Malik 유형의 이방성 확산 필터(torch 구현, GPU가 있으면 GPU에서 실행).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
上下左右 4 方向の差分にそれぞれ `exp(-(差分/K)^2)` の伝導度を掛けてから加算する
反復拡散で、勾配が大きい（エッジらしい）場所ほど拡散が弱まり、エッジを保ったまま
平滑化する。`a はエッジ検出しきい値 K を 0.02〜0.22 に振る（`K = 0.02 +
0.2*a`、大きいほどエッジを跨いで拡散しやすくなる）。b` は反復回数を 5〜20 回に
振る（`iters = 5 + int(b*15)）。ステップ幅 lam=0.2` は固定。ガウシアンぼかしと
異なりエッジをぼかさずにノイズだけ均せるのが利点。HALCON の
`anisotropic_diffusion`（画像の異方性拡散を行う）に相当するが、同じ結果になる
とは限らない近似実装。
가장자리 처리: 반대쪽으로 감싼다(주기적)(실측. tools/impl2/border_probe.py).
• gallery2d_smoothing_rank 패밀리 가이드
• 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.
dl_aniso_diffusion 0.35 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
smoothing)gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.