sk_tv — 2D `smoothing` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "sk_tv", 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_tv: 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

全変動ノイズ除去(TV denoising、Chambolle 法)。エッジを保ったまま平坦部のノイズを滑らかにする —— メディアン/ガウスぼかしと違い、輪郭のシャープさを崩しにくいのが特徴。

HALCON に直接対応するものは無い。実装は `restoration.denoise_tv_chambolle(v, weight=0.02+0.3*a)` —— a は denoising weight を 0.02〜0.32 に振り、大きいほど強く平滑化される(この符号の向きは後述の sk_tv_bregman と逆なので混同注意)。b は未使用。

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。

sk_tv 0.35 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(`smoothing`)

gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm · sk_tv_bregman

*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_tv — 2D smoothing op

使い方