filtering op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tf_gradient_domain_reintegrate", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
gradient_domain_reintegrate: Schwellenwertbildung des Gradienten, anschließend Poisson-Reintegration.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
The forward gradient (gx, gy) is computed, gradient vectors whose magnitude is
below a threshold `t = a * max|grad|` are zeroed (small texture/noise
gradients discarded, strong edges kept), and the image is reconstructed from
the modified gradient field by solving the Poisson equation
`lap f = div(g) with an FFT solver. With a == 0` every gradient is kept
and the original image is recovered (up to a constant); with `a > 0` flat
regions are flattened while edges survive -- an edge-preserving gradient-domain
filter. `b` is unused. Output rescaled to [0,1].
• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank
• 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_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
filtering)—
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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