unsharp — 2D smoothing op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "unsharp", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: emphasize(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

使い方

Unsharp mask. ★出口で [0,1] に clip する(2026-09-02)。

`v + k*(v - blur)` は定義上オーバーシュートする(実測 min=-0.1499 /

max=+1.1499)。_apply は段間で同じ clip を掛けるので **パイプライン結果は

ビット不変**だが、fullseye.apply を単発で呼ぶ経路だけは生値が出ていて、

image の [0,1] 契約を破ったまま保存すると黒/白に潰れていた。GPU 側

(accel._unsharp)も同じ clip を持つ。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_smoothing_rank ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

型が繋がる次の op(image を入力に取れる)

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

同カテゴリ(smoothing)

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

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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