xsitk_laplacian_sharpen — 2D extra op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "xsitk_laplacian_sharpen", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

用法

拉普拉斯锐化（SimpleITK `LaplacianSharpening`）。通过从图像中减去拉普拉斯（二阶导数）来增强边缘的一种反锐化蒙版。返回结果前做min-max归一化。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

パラメータは無く、`a, b` は未使用。

详细使用指南

• gallery2d_color_artistic 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_color_artistic — py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 image 作为输入)

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

同类别(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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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