edges op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "f2_shock_diffuse", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*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):
▸ f2_shock_diffuse: knob a sweep (docs site)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ f2_shock_diffuse: knob b sweep (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ f2_shock_diffuse: 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).*
정규화된 충격 필터 —— 확산한 뒤 충격, 이를 반복(Alvarez–Mazorra).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`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.
• 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.
f2_shock_diffuse 0.40 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
edges)sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · edge_transition_width · grad_dir · log · corner_response
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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