iv_backproject_superres — 2D `restoration` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "iv_backproject_superres", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

用法

单幅图像的迭代反投影超分辨率（Irani-Peleg 方法）。先放大到更高分辨率网格，通过模糊与降采样模拟低分辨率观测，将残差反投影回高分辨率网格，再将得到的一致估计降采样回 HxW。净效果是高频细节被增强（通过一致性实现锐化）。`a 设定迭代次数 n = 1 + round(a*4)（1..5）；b` 设定反投影步长增益 g = 0.5 + b（0.5..1.5）。

详细使用指南

• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image` 作为输入)

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

同类别(`restoration`)

xsk_inpaint · xsk_richardson_lucy · xsk_unwrap_phase · xcv_inpaint · xsk2_wiener · xcv3_inpaint_ns · iv_richardson_lucy · iv_wiener_deconv_spatial

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

iv_backproject_superres — 2D restoration op

用法