coherence_enhancing_diff — 2D `smoothing` op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "coherence_enhancing_diff", 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])

• HALCON 對應:coherence_enhancing_diff(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

用法

實作與`anisotropic_diffusion完全相同(kind: "anisotropic")。真正的coherence-enhancing diffusion是沿結構張量特徵向量方向控制擴散方向的方法(用於連接線狀結構),但此替代實作並未進行結構張量計算,而是以單純的Perona-Malik各向異性擴散代替(近似的侷限——無法重現線狀結構的連接效果)。屬於HALCONcoherence_enhancing_diff`(Perform a coherence enhancing diffusion of an image.)的代用。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

`a が反復回数、b` が伝導度閾値 K を振る。両方が使われる。

詳細使用指南

• gallery2d_smoothing_rank 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_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.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(`smoothing`)

gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm

*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)。*

coherence_enhancing_diff — 2D smoothing op

用法