xsk3_rank_mean_bilateral — 2D `smoothing` op

• Datenarten: image → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "xsk3_rank_mean_bilateral", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

xsk3_rank_mean_bilateral: 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 durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ xsk3_rank_mean_bilateral: knob a sweep (docs site)

Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ xsk3_rank_mean_bilateral: knob b sweep (docs site)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ xsk3_rank_mean_bilateral: other inputs (docs site)

*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*

Verwendung

Lokaler bilateraler Mittelwert (skimage `filters.rank.mean_bilateral). Eine kantenerhaltende Glättung, die innerhalb der Kreisscheiben-Nachbarschaft nur die Pixel mittelt, die im Bereich von s0 unterhalb bis s1` oberhalb des Werts des Mittelpixels liegen.

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

`a は円盤半径(2+int(a*6) で 2〜8)と下方許容幅 s0(int(10+40*a) で 10〜50)の両方を兼ねる。b は上方許容幅 s1(int(10+40*b)` で 10〜50)を振る。

Genauigkeit (gemessen): intern auf 8 Bit (256 Stufen) quantisiert — die Ausgabe liegt exakt auf dem Raster k/255. Eine Übergabe als float64 erhält diese Genauigkeit nicht: die Stufung einer 16-Bit-Kamera (etwa 1,5e-5) wird auf 1/255 ≈ 3,9e-3 gerundet, und zwei Bilder, die sich um weniger als 1/255 unterscheiden, liefern dieselbe Antwort. Wo feine Helligkeitsunterschiede gemessen werden oder die Ausgabe in Ableitung oder Regression weiterläuft, werden die Quantisierungsstufen sichtbar — dann einen Operator wählen, der nicht über 8 Bit geht.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank

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.