dl_guided_filter — 2D smoothing op

• 資料種類:image → image

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

用法

自引導濾波器（guided filter，引導影像＝輸入自身，torch 實作）。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

局所窓内の線形回帰 `q = a_lin*I + b_lin` を箱フィルタで解くエッジ保存平滑化。

`a は窓半径 r を 1〜5 に振り（r = 1 + int(a*4)）、b` は正則化項

`eps を 0.001〜0.051 に振る（eps = 0.001 + 0.05*b`、大きいほど強く平滑化

されエッジ保存が弱まる）。バイラテラルフィルタの高速な代替として知られる手法で、

ガイド画像を入力自身にしているのでセルフガイド付きのエッジ保存平滑化として働く。

HALCON の `guided_filter`（画像のガイデッドフィルタリングを行う）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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