restoration op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "iv_gradient_inpaint", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
Harmonisches (Laplace-)Inpainting eines zentralen maskierten Fensters. Das Innere eines zentrierten Fensters (Seitenanteil durch `a bestimmt) wird verworfen und durch Lösen von nabla^2 u = 0 mit Dirichlet-Randbedingung gleich den umgebenden bekannten Pixeln neu aufgefüllt (Jacobi-Relaxation = wiederholtes Ersetzen jedes maskierten Pixels durch den Mittelwert seiner 4 Nachbarn). Das wiederhergestellte Innere ist die glatteste (gradientenminimale) Füllung des Lochs. a legt die Fenstergröße fest; b` wird ignoriert.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank
• 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.
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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