dl_aniso_diffusion — 2D smoothing op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "dl_aniso_diffusion", 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:anisotropic_diffusion(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

用法

Perona-Malik 型各向異性擴散濾波器（torch 實作；若有 GPU 則在 GPU 上執行）。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

上下左右 4 方向の差分にそれぞれ `exp(-(差分/K)^2)` の伝導度を掛けてから加算する

反復拡散で、勾配が大きい（エッジらしい）場所ほど拡散が弱まり、エッジを保ったまま

平滑化する。`a はエッジ検出しきい値 K を 0.02〜0.22 に振る（`K = 0.02 +

0.2*a`、大きいほどエッジを跨いで拡散しやすくなる）。b` は反復回数を 5〜20 回に

振る（`iters = 5 + int(b*15)）。ステップ幅 lam=0.2` は固定。ガウシアンぼかしと

異なりエッジをぼかさずにノイズだけ均せるのが利点。HALCON の

`anisotropic_diffusion`（画像の異方性拡散を行う）に相当するが、同じ結果になる

とは限らない近似実装。

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)。*

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