ph_total_variation_flow — 2D physics op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "ph_total_variation_flow", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

使い方

全変動（total variation、ルーディン・オッシャー・ファティミ（Rudin-Osher-Fatemi）法）によるノイズ除去フロー（対応する HALCON オペレータなし、""）。

> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。

Gradient descent of the ROF energy TV(I) + (lam/2)||I - I0||^2:

I_t = div(grad I / |grad I|) - lam (I - I0).

The TV term (curvature of the level sets) flattens noise while preserving sharp

edges; the fidelity term keeps the result anchored to the noisy input I0 so it

denoises rather than collapsing to a constant. `a` sets the step count,

`b` the fidelity weight lam.

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_physics_alife_3d ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py

型が繋がる次の op(image を入力に取れる)

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

同カテゴリ(physics)

ph_perona_malik · ph_coherence_enhancing_diffusion · ph_reaction_diffusion · ph_heat_flow · ph_mean_curvature_motion

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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