smoothing op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "sk_wavelet", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
透過小波轉換進行去噪。將影像分解至小波域,以 BayesShrink 準則的閾值處理去除較小(=可視為雜訊)的係數,然後進行逆轉換。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
HALCON に直接対応するものは無い。実装は `restoration.denoise_wavelet(v) をそのまま [0,1]` に clip したもので、しきい値やウェーブレット基底はすべて skimage の既定値まかせ —— a, b は未使用(調整点が無い、最も枯れた設定でとりあえずノイズを落としたい時用)。
• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image 作為輸入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
smoothing)gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_rolling_ball · sk_nlm · sk_tv_bregman
*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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