xsk3_estimate_sigma — 2D `features` op

• Datenarten: image → feature

• Aufruf: fullseye.apply(img, "xsk3_estimate_sigma", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

xsk3_estimate_sigma: 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 ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

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

Verwendung

Schätzung der Rausch-Standardabweichung (skimage `restoration.estimate_sigma`, Donoho-Schätzer basierend auf der medianen absoluten Abweichung (MAD) der Wavelet-Koeffizienten). Gibt den mit 5 multiplizierten und bei 1.0 gedeckelten Schätzwert als Feature zurück.

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

`a, b` は未使用。デノイズ強度(例えば閾値処理のパラメータ)を画像ごとに自動決定したい場合の目安に使える。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_features

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.