piv_outlier_mask — PIV `validate` op

• Datenarten: flow2d → mask

• Aufruf: import pivops; pivops.piv_outlier_mask(flow, threshold=2.0, epsilon=0.1) (oder opspiv.get("piv_outlier_mask"))

Verwendung

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正規化中央値検定(Westerweel & Scarano 2005)で外れベクトルを見つける。

各ベクトルについて、8 近傍の中央値からの残差を近傍残差の中央値で割る。

分母に `epsilon`(既定 0.1 px、PIV の測定不確かさの目安)を足すのは、

一様な場で分母が 0 になって全部が外れ値になるのを防ぐため —— この項が

無いと、理想的な入力ほど検定が壊れる。

★勾配の急な場では害になる(2026-09-06 実測)。Rankine 型の渦

(芯の半径 28 px)で多段 PIV を掛けたところ、閾値 2 が拾った 5 本は

すべて芯の縁(中心から 32 px)に並び、実際の誤差は 0.07-0.45 px ——

外れ値ではなく速度分布が折れている場所だった。近傍中央値で均すと

RMS が 0.134 から 0.230 へ悪化する(閾値 5 では 1 本も拾わず 0.134 のまま)。

検定は「近傍と違う = 間違い」という仮定に立つので、**本物の不連続を

間違いと呼ぶ**。掛けるかどうかは場の性質を見て決めること。

Args:

flow: `(2, h, w)`。

threshold: この値を超えたら外れ値。慣行は 2。

epsilon: 分母の下駄 [px]。

Returns:

`(h, w) の bool。True が外れ値(nan も True`)。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie piv_displacement

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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• piv_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `mask` als Eingabe)

piv_replace_outliers

Gleiche Kategorie (`validate`)

piv_replace_outliers

*Provenance: pivops.py — PIV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

piv_outlier_mask — PIV validate op