xsk2_reconstruction — 2D `morphology` op

• Datenarten: image → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "xsk2_reconstruction", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

Verwendung

Morphologische Rekonstruktion (Reconstruction by Dilation). Ruft `skimage.morphology.reconstruction` mit method="dilation" auf.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

シード画像を「元画像から a に応じた深さだけ暗くしたもの」

（`x - (0.05 + 0.25*a)`）として自動生成し、そのシードをマスク画像

（元画像そのもの）まで測地学的に膨張させる。a はシードの深さ（大きい

ほど多くの山が消える）を振る。b は未使用。小さな明るい斑点やノイズを

消しつつ、大きな構造の輪郭は保つ（オープニングより形状の崩れが少ない）。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_morphology

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_morphology — py -3.11 examples/gallery2d_morphology.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`morphology`)

gerode · gdilate · gopen · gclose · tophat · bothat · morph_grad · sk_area_opening

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

xsk2_reconstruction — 2D morphology op