sk_adapthist — 2D `gray` op

• データ種: image → image

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

sk_adapthist: 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

CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization、コントラスト制限付き適応ヒストグラム均等化)。画像を小領域に分けて局所的にヒストグラムを均等化し、明暗差の大きい画像でも局所コントラストを底上げする。

HALCON に直接対応するものは無い。実装は `exposure.equalize_adapthist(clip(v,0,1), clip_limit=0.01+0.05*a)` —— a は clip_limit(コントラスト制限の強さ)を 0.01〜0.06 に振る(大きいほど強くコントラストが上がりノイズも増幅されやすい)。b は未使用。タイル分割数はskimage の既定値(8x8)のまま。

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。

sk_adapthist 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 · sigmoid · clahe · 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)。*

sk_adapthist — 2D gray op

使い方