gamma_image — 2D `gray` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "gamma_image", 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: gamma_image(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

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

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)。*

ガンマ補正 `x ** (0.3 + 2.5*a)。a` が 0 に近いほど指数は 0.3 に

近づき暗部を持ち上げ、`a` が 1 に近いほど指数は 2.8 に近づき暗部を潰して

コントラストを強める。HALCON の `gamma_image`（Perform a gamma encoding or

decoding of an image.）の代役。

`a はガンマ指数を 0.3〜2.8 の範囲で**線形に**振る（既定の a=0.5 は γ=1.55 であって素通しではない。γ=1 が要るなら a=0.28）。b` は未使用。HALCON の実装は

Encode/Decode の切替や AmpFactor など複数パラメータを持つが、ここでは

単純なべき乗写像 1 本に単純化している(近似)。

• 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。

gamma_image 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)。*

gamma_image — 2D gray op