smoothing op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "sigma_image", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: sigma_image (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

*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):
▸ sigma_image: knob a sweep (docs site)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ sigma_image: knob b sweep (docs site)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ sigma_image: other inputs (docs site)
*Keine Farb-Eingabe (H,W,3) gezeigt: dieser Op behandelt den Farbkanal als dritte Raumachse (vermischt Kanäle). Pro Kanal aufrufen.*
Nichtlineare Glättung durch einen Sigma-Filter. Es wird nur über benachbarte Pixel gemittelt, die dem Wert des Zentralpixels nahe sind (`|x-mean|<σ) -- in der Nähe von Kanten mischen sich Tonwerte der gegenüberliegenden Seite nicht in den Mittelwert, wodurch eine Rauschunterdrückung entsteht, die Kanten besser erhält als ein Mittelwertfilter. Entspricht HALCONs sigma_image` (Non-linear smoothing with the sigma filter.).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`a が窓の一辺を {3,5,7,9} で振る(内部の平均計算にも使う)。b` が
許容帯域(シグマ、0.05〜0.4)を振る。両方が使われる。近傍がすべて帯域外の
画素は元の値のまま残る。
Randbehandlung: mit Wiederholung des Randpixels spiegeln (d c b a | a b c d — scipys Standard `reflect) (gemessen; tools/impl2/border_probe.py`).
Regler (gemessen): `a` wirkt stufenweise; die Umschaltpunkte liegen bei a ≈ 0.25、0.49、0.75 (gemessen mit Schrittweite 0.02).
• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank
• 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.
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.
sigma_image 0.35 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
smoothing)gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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