xsk3_rank_mean_bilateral — 2D `smoothing` op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "xsk3_rank_mean_bilateral", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

xsk3_rank_mean_bilateral: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ xsk3_rank_mean_bilateral: knob a sweep (docs site)

掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ xsk3_rank_mean_bilateral: knob b sweep (docs site)

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ xsk3_rank_mean_bilateral: other inputs (docs site)

*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*

用法

局部雙邊平均(skimage `filters.rank.mean_bilateral)。一種保邊平滑，於圓盤鄰域內僅對數值落在中心像素值下方 s0、上方 s1` 範圍內的像素取平均。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

`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。

精度（實測）：內部量化為 8 bit（256 階）——輸出恰好落在 k/255 的格點上。即使以 float64 傳入，該精度也不會被保留：16-bit 相機的階差（約 1.5e-5）被捨入到 1/255 ≈ 3.9e-3，相差小於 1/255 的兩張影像會回傳相同結果。在量測微小灰階差、或將輸出繼續送入微分與迴歸時，量化台階會顯現——請選用不經過 8 bit 的 op。

詳細使用指南

• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

xsk3_rank_mean_bilateral 0.35 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image` 作為輸入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同類別(`smoothing`)

gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

xsk3_rank_mean_bilateral — 2D smoothing op

用法