aug_read_noise — 2D `augmentation` op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "aug_read_noise", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

用法

加性高斯讀出（READ）雜訊（放大器 + ADC 雜訊），其 sigma 與訊號無關（不同於散粒雜訊）。`sigma = 0.005 + 0.15*a。b 混入一個列相關分量：整列共用的、標準差為 0.5*b*sigma` 的逐列偏移，這正是共用列放大器／逐列 ADC 所產生的效果（表現為水平條紋）。由 (a, b) 播種（seed）。

詳細使用指南

• gallery2d_color_artistic 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_color_artistic — py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image` 作為輸入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同類別(`augmentation`)

aug_shot_noise · aug_fixed_pattern · aug_motion_blur · aug_vignette · aug_chromatic · aug_rolling_shutter · aug_jpeg_blocks · aug_cutout

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

aug_read_noise — 2D augmentation op

用法