physics op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "ph_coherence_enhancing_diffusion", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
Weickert kohärenzverstärkende Diffusion (HALCON `coherence_enhancing_diff`).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
Builds the structure tensor J_rho = G_rho * (grad I_sigma . grad I_sigma^T),
eigendecomposes it, and diffuses with a tensor whose ALONG-structure eigenvalue
grows with local coherence (mu1-mu2)^2 while the ACROSS-structure eigenvalue
stays small — so noise is smoothed along coherent lines/flow without blurring
across them. Update I <- I + dt * div(D grad I). `a` sets the step count,
`b` the integration scale rho.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_physics_alife_3d
• 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_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
physics)ph_perona_malik · ph_reaction_diffusion · ph_heat_flow · ph_mean_curvature_motion · ph_total_variation_flow
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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