extra op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "xsitk_laplacian_sharpen", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
*출력은 viridis 풍의 의사 컬러(짙은 보라 = 작음, 노랑 = 큼)로 표시한다. 거리·위상·방향·깊이 같은 「양의 장」을 읽기 위해.*
*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ xsitk_laplacian_sharpen: other inputs (docs site)
*4열은 컬러 (H,W,3) 입력. 이 op는 채널을 넘나들지 않고 컬러를 다룰 수 있다(색 채널을 세 번째 공간축으로 컨볼루션하지 않음).*
라플라시안 샤프닝(SimpleITK `LaplacianSharpening`). 이미지에서 라플라시안(2계 미분)을 빼서 엣지를 강조하는 언샤프 마스크의 일종. 결과를 min-max 정규화하여 반환한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
パラメータは無く、`a, b` は未使用。
가장자리 처리: 가장자리 화소를 복제한다(최근접)(실측. tools/impl2/border_probe.py).
값의 비교 가능성(실측): 출력을 그 이미지 자신의 최댓값으로 정규화한다(출력 최댓값이 항상 1.0이고, 입력을 상수배해도 출력이 바뀌지 않는다). 따라서 이미지 사이에서 값을 비교할 수 없다 —— 같은 세기의 특징이라도 그 이미지에서 가장 강한 특징이 무엇인지에 따라 값이 달라지며, 약한 특징만 있는 이미지에서는 잡음이 1.0까지 올라간다. 이미지 간 비교가 필요하면 공통 기준으로 다시 나눌 것.
• gallery2d_color_artistic 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
xsitk_laplacian_sharpen 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_color_artistic — py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
extra)xsitk_curvature_flow · xsitk_minmax_curv_flow · xsitk_curv_aniso_diff · xsitk_grayscale_fillhole · xsitk_grayscale_grindpeak · xsitk_opening_by_recon · xsitk_closing_by_recon · xsitk_signed_maurer_dist
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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