add_noise_white — 2D noise op

• データ種: image → image

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

使い方

ガウス性ホワイトノイズを加える(`np.random.default_rng` で生成、

標準偏差 `0.02+0.2*b)。乱数シードは int(a*997)+7 で a` から

決定的に導出されるため、**同じ `a` なら常に同じノイズパターンが再現

される**(真にランダムではなく、`a` を「ノイズの見え方の型」を選ぶ

擬似的なノブとして使っている点に注意)。HALCON の `add_noise_white`

（Add noise to an image.）に相当。

`a は乱数シード(=ノイズパターン)を、b` はノイズの強さ(標準偏差)

を振る。両方が使われるが、`a` の意味は「強さ」ではなく「パターン」で

ある点が他の op と異なる。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_smoothing_rank ファミリ ガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• mv_image_sensors — 産業用イメージセンサ（現行品中心）

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。

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(noise)

add_noise_distribution

*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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