xcv3_pyr_laplacian — 2D smoothing op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xcv3_pyr_laplacian", 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

ラプラシアンピラミッドによる鮮鋭化。`pyrDown で縮小してから pyrUp` で戻した画像(低周波成分)を元画像から引いた差分(ラプラシアンピラミッドの 1 層、バンドパス成分に相当)を、元画像に加算して強調するアンシャープマスクの一種。

`a は強調係数(0.5+2.5*a で 0.5〜3.0)を振る —— 大きいほど強くシャープになる(オーバーシュートも増える)。b` は未使用。結果は [0,1] にクリップ。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_smoothing_rank 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_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.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(smoothing)

gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm

*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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