texture op• データ種: image → image
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "scale_select_std", 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)

*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。*
*出力は viridis 風の疑似カラー(暗い紫 = 小、黄 = 大)。距離・位相・向き・深度のような「量の場」を読むため。*
つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ scale_select_std: knob a sweep (docs site)
つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ scale_select_std: knob b sweep (docs site)
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):
▸ scale_select_std: other inputs (docs site)
*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)。*
画素ごとに窓の大きさを選ぶ局所標準偏差(Lepski / ICI 規則)。
窓を広げるほど推定は安定するが(相対標準誤差 `1/sqrt(2(n-1))`)、縁がにじんで
分解能が落ちる —— 大きさを 1 つ選ぶ限りこの矛盾は解けない。解き方は「時間でも
場所でもなく場所ごとに別の答えを持つ」こと: 小さい窓から順に、推定値の信頼区間が
交わり続ける間だけ窓を広げ、交わらなくなった 1 つ手前で止める。平坦な所では大きな窓
(安定)、縁の近くでは小さな窓(にじまない)が自動で選ばれる。
`a が試す窓の上限(3,5,7,9,11,13,15 のどこまでか)、b` が信頼区間の倍率
`gamma(1.0〜3.0)。gamma` を大きくすると窓が伸びやすくなる(安定寄り)。
**`local_std との関係**: local_std` は窓を固定する。平坦部の推定を締めたくて
窓を広げると縁がにじむ、という取引をこちらは場所ごとに解く。**縁の鋭さを保ったまま
平坦部の誤差だけ下げられる**のが取り柄で、代わりに計算量が窓の数だけ増える。
適用条件: (1) 「交わるか」の判定は誤差限界が正しいことに依存する —— 白色雑音
でない(空間相関のある)雑音では窓が伸びすぎる。(2) `gamma` が小さすぎると常に
最小窓が選ばれ、`local_std` の 3x3 と同じになる(効いていないときの見分け方)。
• gallery2d_texture_freq ファミリ ガイド
• 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。
scale_select_std 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
image を入力に取れる)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
texture)std_filter · local_bimodality · local_std · bootstrap_std_error · structure_tensor_orientation · structure_tensor_coherence · gabor · sk_frangi
*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)。*
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