smoothing op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "sk_tv_bregman", 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])
全变分去噪(TV denoising、Split-Bregman 法)。与 sk_tv 采用相同的 TV 正则化思路,但优化算法不同(Bregman 分裂法),据称收敛更快。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
HALCON に直接対応するものは無い。実装は `restoration.denoise_tv_bregman(v, weight=1.0+8.0*a) を [0,1] へ clip したもの —— a は weight を 1.0〜9.0 に振るが、この関数の weight は**小さいほど強く平滑化される**(sk_tv の weight とは符号の向きが逆 —— denoise_tv_chambolle は大きいほど強く、denoise_tv_bregman` は小さいほど強い。混同すると意図と逆方向に a を動かすことになるので注意)。b は未使用。
• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南
• 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。
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image 作为输入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
smoothing)gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm
*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)。*
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