dc_retinex — 2D decomposition op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "dc_retinex", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

使い方

シングルスケール・レティネックス（single-scale retinex）の反射率: log(I) - log(Gauss_sigma(I)) を [0,1] へ変換する。

> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。

Fixed log-domain gain (b) about mid-gray, NOT per-image min-max (which would

re-inflate an already-flat image); a sets the Gaussian scale.

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_texture_freq ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py

型が繋がる次の op(image を入力に取れる)

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

同カテゴリ(decomposition)

dc_structure_texture · dc_texture_residual · dc_rpca_lowrank · dc_rpca_sparse · dc_local_contrast_norm · dc_homomorphic

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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