xsk2_wiener — 2D `restoration` op

• Datenarten: image → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "xsk2_wiener", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

Verwendung

Wiener-Entfaltung (Entunschärfung mit bekannter Punktspreizfunktion). Ruft `skimage.restoration.wiener` auf.

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

PSF はガウシアン形状を仮定して自前生成し、a が PSF の広がり

（標準偏差 `0.5 + 1.5*a`、5x5 窓）を振る。b がバランス項

（`0.05 + 0.5*b`。ノイズ対信号比の逆数に相当し、大きいほどノイズ

抑制寄りになる）を振る。**入力画像のボケが実際にこの想定ガウシアン

PSF と一致している場合にのみ有効**で、PSF の形が違うとリンギングや

復元失敗が出る。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank

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_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

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

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

Gleiche Kategorie (`restoration`)

xsk_inpaint · xsk_richardson_lucy · xsk_unwrap_phase · xcv_inpaint · xcv3_inpaint_ns · iv_richardson_lucy · iv_wiener_deconv_spatial · iv_unsharp_deblur

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

xsk2_wiener — 2D restoration op