xsp_cspline_smooth — 2D `smoothing` op

• データ種: image → image

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

xsp_cspline_smooth: 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

3 次スプライン平滑化フィルタ（`scipy.signal.cspline2d`）。

`a は平滑化強度 lambda を 1.0〜11.0 に振る（lambda = 1.0 + 10.0*a、大きいほど強く均す）。b` は未使用。スプライン補間の平滑化項を直接使うフィルタで、ガウシアンぼかしに近い低域通過だが境界はミラー的に処理される。負の値を返しうる中間結果を最後に [0,1] にクリップしている。

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。

xsp_cspline_smooth 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_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm

*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)。*

xsp_cspline_smooth — 2D smoothing op

使い方