estimate_noise — 2D `features` op

• 資料種類:image → feature

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

用法

穩健地估計加性雜訊的標準差 σ（`_noise_sigma：把拉普拉斯響應的 MAD 換算為常態分佈等效尺度，再除以 5 點拉普拉斯核的雜訊增益 sqrt(20)）。設計上對邊緣產生的離群值不敏感，只擷取平坦區域的雜訊（2026-09-02 已修正舊實作中「σ 沒有單位、在 σ≈0.08 以上會飽和到 1.0」的缺陷，詳見 _noise_sigma 的 docstring）。相當於 HALCON 的 estimate_noise`（Estimate the image noise from a single image.）。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

`a, b` は未使用。

詳細使用指南

• gallery2d_features 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_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `feature` 作為輸入)

identity

同類別(`features`)

blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect

*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)。*

estimate_noise — 2D features op

用法