mean_sp — 2D `rank` op

• Datenarten: image → image

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

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

Verwendung

Ein robuster Glättungsfilter. Gibt den Mittelwert des 20.- und 80.-Perzentils innerhalb des Fensters zurück (getrimmter Mittelwert, trimmed mean) und unterdrückt so den Einfluss extremer heller/dunkler Ausreißer (etwa Salt-and-Pepper-Rauschen). a stellt die Fenstergröße auf 3/5/7/9 ein (`_k(a)`). b wird nicht verwendet.

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

HALCON の `mean_sp`（ソルト&ペッパーノイズを抑制する平均化演算）に相当する近似 —— 上下 20% を除いた範囲の中点をとる点で単純平均よりノイズに強いが、HALCON 固有のアルゴリズムとは実装が異なる。

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_rank — py -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).*

mean_sp — 2D rank op