eliminate_sp — 2D rank op

Datenarten: imageimage

Aufruf: fullseye.apply(img, "eliminate_sp", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

HALCON-Äquivalent: eliminate_sp (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

Verwendung

Rauschunterdrückung durch einen Sigmafilter (sigma filter, Lee-Typ). Es wird erneut gemittelt, wobei nur Pixel im Fenster verwendet werden, deren Abweichung vom Fenstermittelwert unter einem Schwellenwert liegt (0,05-0,4, eingestellt durch b), wodurch der Einfluss extremer Ausreißerpixel (z. B. Salt-and-Pepper-Rauschen) entfernt wird. Gibt es im Fenster kein passendes Pixel, wird der ursprüngliche Wert unverändert zurückgegeben. a stellt die Fenstergröße auf 3/5/7/9 ein.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

HALCON の `eliminate_sp`(閾値外の値を周辺の平均値で置き換えてソルト&ペッパーノイズを除去する演算)に相当する近似実装。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

gallery2d_smoothing_rankpy -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen image als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (rank)

median · min_filter · max_filter · percentile · sk_median_disk · cv_median · median_image · median_rect


*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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