coherence_enhancing_diff — 2D `smoothing` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "coherence_enhancing_diff", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:coherence_enhancing_diff(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

用法

实现与`anisotropic_diffusion完全相同(kind: "anisotropic")。真正的coherence-enhancing diffusion是沿结构张量特征向量方向控制扩散方向的方法(用于连接线状结构),但此替代实现并未进行结构张量计算,而是以简单的Perona-Malik各向异性扩散代替(近似的局限——无法重现线状结构的连接效果)。是HALCONcoherence_enhancing_diff`(Perform a coherence enhancing diffusion of an image.)的代用。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

`a が反復回数、b` が伝導度閾値 K を振る。両方が使われる。

详细使用指南

• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image` 作为输入)

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

同类别(`smoothing`)

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

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

coherence_enhancing_diff — 2D smoothing op

用法