rank_image — 2D `rank` op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "rank_image", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:rank_image(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

rank_image: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ rank_image: knob a sweep (docs site)

掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ rank_image: knob b sweep (docs site)

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ rank_image: other inputs (docs site)

*未展示彩色 (H,W,3) 輸入: 此運算子把顏色通道當作第三個空間軸(跨通道)。請按通道分別呼叫。*

用法

通用等級濾波器(`ndimage.percentile_filter),將視窗內像素值依升冪排列,回傳指定百分位位置的值。這是一種連續的推廣:百分位為 0 相當於侵蝕,100 相當於膨脹,50 相當於中值。相當於 HALCON 的 rank_image`(Compute a rank filter with arbitrary masks.)(HALCON 可採用任意形狀的遮罩,這裡固定為方形遮罩)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

`a が窓の一辺を {3,5,7,9} で、b` がパーセンタイルを 5〜95% の

範囲で振る。両方が使われる。

邊界處理：含端點的鏡像折返 (d c b a | a b c d，scipy 預設的 `reflect)（實測。tools/impl2/border_probe.py`）。

旋鈕（實測）：`a` 以離散檔位生效，切換點在 a ≈ 0.25、0.49、0.75（以步長 0.02 掃描實測）。

詳細使用指南

• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

rank_image 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

• poc_dehazing — py -3.11 examples/poc_dehazing.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image` 作為輸入)

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

同類別(`rank`)

median · min_filter · max_filter · percentile · sk_median_disk · cv_median · median_image · median_rect

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

rank_image — 2D rank op

用法