aug_shot_noise — 2D `augmentation` op

• Datenarten: image → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "aug_shot_noise", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

Verwendung

Photonen-(Poisson-)Schrotrauschen — das quantenmechanische Grundrauschen jedes Bildsensors.

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

The image is interpreted as a normalised photon rate, scaled by the photon

scale `K = 5 + 250*(1-a)`, sampled from a Poisson distribution and scaled

back: `Poisson(v*K)/K. High a` = few photons = very noisy

(SNR ~ sqrt(K); a=0 -> K=255 near-clean, a=1 -> K=5 photon-starved).

`b adds a small dark-current pedestal (0.05*b` in rate units) before

counting, so even a pure-black frame shows dark noise. The RNG is seeded from

(a, b) -> the realisation is fixed per knob setting.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_color_artistic

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)

• gallery2d_color_artistic — py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py

• sim2real_and_alife — py -3.11 examples/sim2real_and_alife.py

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

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

Gleiche Kategorie (`augmentation`)

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

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

aug_shot_noise — 2D augmentation op