guided_filter — 2D `smoothing` op

• データ種: image → image

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

guided_filter: 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 を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

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):

*カラー (H,W,3) の入力は載せていない: この op は色チャネルを 3 本目の空間軸として扱う(色を跨ぐ)ため。チャネルごとに分けて呼ぶこと。*

実装は `bilateral_filter と同一(kind: "bilateral"`)。本来の

ガイド付きフィルタ(guided filter、局所線形モデルに基づくエッジ保存平滑化)

とは数学的に別のアルゴリズムだが、この代役ではバイラテラルフィルタで

代用している(似た用途=エッジ保存平滑化を満たすための近似、結果の数値は

一致しない)。HALCON の `guided_filter`（Guided filtering of an image.）

の代役。

`a が空間シグマ、b` が輝度シグマを振る。両方が使われる。

• 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。

guided_filter 0.35 0.50

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.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)。*

guided_filter — 2D smoothing op