artificial-life op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "alife_perona_malik", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
Perona-Malik-anisotrope (kantenerhaltende) Diffusion.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
Explicit 4-neighbour update I <- I + lam * sum_dir g(|grad_dir I|) grad_dir I
with the Perona-Malik conductance g(s) = 1/(1 + (s/kappa)^2): inside a flat
region g -> 1 and the field diffuses like the heat equation, across a strong
edge g -> 0 and the edge is preserved. Unlike a bilateral filter the
conductance is recomputed from the *evolving* field at every iteration, which
is what makes the edges sharpen rather than merely survive. `a` sets the
edge scale kappa = 0.02 + 0.2a, `b` the iteration count 1 + int(15b);
lambda is fixed at 0.2 (<= 0.25, the explicit-scheme stability bound).
• Leitfaden zur Familie gallery2d_physics_alife_3d
• 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.
• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
artificial-life)alife_gray_scott · alife_turing · alife_life_step · alife_cyclic_ca · alife_curvature_flow · alife_dla · alife_reaction_bz · alife_wolfram1d
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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