estimate_noise — 2D `features` op

• データ種: image → feature

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "estimate_noise", 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)

• HALCON 相当: estimate_noise(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

estimate_noise: 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 は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

加法性ノイズの標準偏差 σ をロバスト推定する(`_noise_sigma`:

ラプラシアン応答の MAD を正規分布換算し、5 点ラプラシアン核のノイズ利得

`sqrt(20)` で割る)。エッジ由来の外れ値には鈍く、平坦部のノイズだけを

拾う設計(2026-09-02 に旧実装の「σ が単位を持たず σ≈0.08 以上で 1.0 に

張り付く」不具合を修正済み、詳細は `_noise_sigma` の docstring)。HALCON

の `estimate_noise`（Estimate the image noise from a single image.）に

相当。

`a, b` は未使用。

• 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。

estimate_noise 0.50 0.50

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

• poc_weld_radiograph_porosity — py -3.11 examples/poc_weld_radiograph_porosity.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)。*

estimate_noise — 2D features op