xmh_daubechies — 2D transform op

• 데이터 종류: image → image

• 호출: fullseye.apply(img, "xmh_daubechies", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

사용법

Daubechies 웨이블릿 변환(`mahotas.daubechies`). xmh_haar와 동일한 배치(1단계, 계수를 원본 이미지 크기의 배열에 채워 min-max 정규화)이며, 기저만 Daubechies 계열로 바꾼 것이다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

`a はウェーブレットの種類を D2/D4/D6/D8 の 4 択で切り替える(タップ数が増えるほど滑らかで長いフィルタになる)。b` は未使用。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_geometry 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(transform)

xmh_haar · tf_radon_sinogram

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.