temporal_bilateral — VIDEOSTREAM `denoise` op

• Datenarten: video → video

• Aufruf: import videostream; videostream.temporal_bilateral(video, window: 'int' = 5, sigma_t: 'float' = 2.0, sigma_r: 'float' = 0.1) -> 'np.ndarray' (oder opsvideostream.get("temporal_bilateral"))

Verwendung

Kausale zeitliche bilaterale Entrauschung pro Bild → `(T, H, W) (video`).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

Edge-preserving in time: averages recent frames but drops the weight of

frames that differ (moved), so it denoises static regions without ghosting

the motion the way :func:moving_average_window does.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie video_streaming

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• mv_cables — ケーブル（規格・速度・給電・ロボットケーブル）

• mv_frame_grabbers — フレームグラバーボード（光学系ではないが、撮れるかを決める）

• mv_standards — カメラインターフェースの規格と団体

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)

• video_streaming — py -3.11 examples/video_streaming.py

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

temporal_median_window · moving_average_window · background_subtraction_window · frame_difference_causal · exponential_background · exponential_foreground · running_mean_std · optical_flow_magnitude_stream

Gleiche Kategorie (`denoise`)

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

temporal_bilateral — VIDEOSTREAM denoise op