xsitk_laplacian_sharpen — 2D extra op

데이터 종류: imageimage

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

사용법

라플라시안 샤프닝(SimpleITK `LaplacianSharpening`). 이미지에서 라플라시안(2계 미분)을 빼서 엣지를 강조하는 언샤프 마스크의 일종. 결과를 min-max 정규화하여 반환한다.

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

パラメータは無く、`a, b` は未使用。

자세한 사용 가이드

gallery2d_color_artistic 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_color_artisticpy -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(extra)

xsitk_curvature_flow · xsitk_minmax_curv_flow · xsitk_curv_aniso_diff · xsitk_grayscale_fillhole · xsitk_grayscale_grindpeak · xsitk_opening_by_recon · xsitk_closing_by_recon · xsitk_signed_maurer_dist


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

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