iv_backproject_superres — 2D restoration op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "iv_backproject_superres", 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)

*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

単一画像に対する反復逆投影型超解像（single-image iterative back-projection super-resolution、イラニ・ペレグ（Irani-Peleg）法）。より高解像度のグリッドへアップスケールし、ぼかしとダウンスケールで低解像度の観測をシミュレートし、その残差を高解像度グリッドへ逆投影（back-project）した上で、整合の取れた推定値を HxW へダウンスケールし直す。正味の効果として高周波のディテールが強調される（整合性による鮮鋭化）。`a は反復回数 n = 1 + round(a*4)（1〜5）を設定し、b` は逆投影ステップのゲイン g = 0.5 + b（0.5〜1.5）を設定する。

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。

iv_backproject_superres 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(restoration)

xsk_inpaint · xsk_richardson_lucy · xsk_unwrap_phase · xcv_inpaint · xsk2_wiener · xcv3_inpaint_ns · iv_richardson_lucy · iv_wiener_deconv_spatial

*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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