isotropic_diffusion — 2D `smoothing` op

• Datenarten: image → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "isotropic_diffusion", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: isotropic_diffusion (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

isotropic_diffusion: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ isotropic_diffusion: knob a sweep (docs site)

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ isotropic_diffusion: other inputs (docs site)

*Keine Farb-Eingabe (H,W,3) gezeigt: dieser Op behandelt den Farbkanal als dritte Raumachse (vermischt Kanäle). Pro Kanal aufrufen.*

Verwendung

Die Implementierung ist eine einfache Gauß-Unschärfe (`gaussian_filter, Sigma 0.5+2.5*a). Da die Lösung der isotropen Diffusionsgleichung mathematisch äquivalent zur Faltung mit einem Gauß-Kern ist, ist diese Annäherung auch theoretisch gerechtfertigt (sie hat keinen kantenerhaltenden Effekt wie die anisotrope Diffusion, sondern glättet unabhängig von der Richtung gleichmäßig). Entspricht HALCONs isotropic_diffusion` (Perform an isotropic diffusion of an image.).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

`a がシグマ(拡散時間に相当)を 0.5〜3.0 の範囲で振る。b` は未使用。

Randbehandlung: mit Wiederholung des Randpixels spiegeln (d c b a | a b c d — scipys Standard `reflect) (gemessen; tools/impl2/border_probe.py`).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.