eliminate_sp — 2D `rank` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "eliminate_sp", 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: eliminate_sp(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

eliminate_sp: 入力 → 出力

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

シグマフィルタ（sigma filter, Lee 型）によるノイズ抑制。窓内平均値との差が閾値（0.05〜0.4、b で振る）未満の画素だけを使って再平均化し、極端に外れた画素（ソルト&ペッパー雑音など）の影響を除く。該当画素が窓内に無ければ元の値をそのまま返す。a が窓サイズを 3/5/7/9 に振る。

HALCON の `eliminate_sp`（閾値外の値を周辺の平均値で置き換えてソルト&ペッパーノイズを除去する演算）に相当する近似実装。

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。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

eliminate_sp 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

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 · unsharp · median · min_filter · max_filter

同カテゴリ(`rank`)

median · min_filter · max_filter · percentile · sk_median_disk · cv_median · median_image · median_rect

*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)。*

eliminate_sp — 2D rank op

使い方