sigmoid — 2D gray op

• データ種: image → image

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

*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

ロジスティック関数（シグモイド）による S 字型のコントラスト強調。HALCON の `scale_image_max（Maximum gray value spreading in the value range 0 to 255.）に対応付けられているが、ダイナミックレンジを最大まで引き伸ばす scale_image_max` とは処理内容が異なる（近似というより別物に近い）。

`a が S字の傾き k = 4 + 12a（4〜16）を、b が中心（変曲点）の位置 x0 = 0.2 + 0.6b（0.2〜0.8）を振る（1/(1+exp(-k*(v-x0)))）。x0` 付近の階調差を強調し、両端の階調差は圧縮する。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_gray_arith 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。

sigmoid 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_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.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(gray)

gamma · invert · scale_clip · equalize · clahe · sk_adapthist · sk_enhance_contrast · sk_autolevel

*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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