f2_shock_diffuse — 2D `edges` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "f2_shock_diffuse", 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)

f2_shock_diffuse: 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):

▸ f2_shock_diffuse: knob a sweep (docs site)

つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

▸ f2_shock_diffuse: knob b sweep (docs site)

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):

▸ f2_shock_diffuse: other inputs (docs site)

*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)。*

使い方

Regularised shock filter: diffuse, then shock, repeated (Alvarez-Mazorra).

`f2_shock` is the pure Osher-Rudin shock — *contraction only*. It takes the

sign of the Laplacian of the raw image, so every noise bump is a zero crossing

and becomes its own shock: on a blurred edge with sigma 0.02 noise it raises

the flat-area noise from 0.020 to 0.050 (2.5x) and pushes the edge step to

0.539 — past the true step of 0.500, which is the noise being promoted to

structure rather than the edge being recovered.

The remedy is to alternate the two flows: expand (a Gaussian diffusion)

and contract (the shock), taking both the sign *and* the dilation/erosion

from the smoothed copy, so the contraction can only act on structure the

diffusion left standing.

`a sets the number of diffuse/shock pairs (1..10); b` sets the diffusion

width sigma (0.4..2.0) and is the trade-off knob. Measured on that same

blurred noisy edge (input: step 0.112, flat noise 0.0201):

b = 0.00 (sigma 0.40) step 0.407 noise 0.0245 (x1.2)

b = 0.10 (sigma 0.56) step 0.272 noise 0.0091 (x0.45 - noise falls)

b = 0.25 (sigma 0.80) step 0.218 noise 0.0054

b = 0.50 (sigma 1.20) step 0.187 noise 0.0032

b = 1.00 (sigma 2.00) step 0.099 noise 0.0016

So `b` near 0 keeps most of the sharpening with almost none of the noise

amplification; from `b` about 0.1 upward the filter removes noise while

still more than doubling the input's edge step.

Applicability. (1) It sharpens what is already there — it cannot recover

detail the blur destroyed, and the step never reaches the true 0.500 here.

(2) Every iteration is a morphological max/min, so thin bright lines thicken

and thin dark lines are eaten; count the iterations you can afford.

(3) With `b` large the diffusion dominates and the result approaches a plain

Gaussian blur — check that the step is still above the input's.

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_edges ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

Studio で試す

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。

f2_shock_diffuse 0.40 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py

型が繋がる次の op(`image` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`edges`)

sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · edge_transition_width · grad_dir · log · corner_response

*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)。*

f2_shock_diffuse — 2D edges op

使い方