piv_outlier_mask — PIV `validate` op

• 数据种类:flow2d → mask

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

> 该算子的说明尚无译文,以下照原文给出。

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`)。

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

• piv_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py

*Provenance: pivops.py — PIV 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

piv_outlier_mask — PIV validate op