xsk3_rank_equalize — 2D gray op

• 데이터 종류: image → image

• 호출: fullseye.apply(img, "xsk3_rank_equalize", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

사용법

국소 히스토그램 균등화(skimage `filters.rank.equalize). 원판 이웃마다 히스토그램 균등화를 수행하는 적응형 대비 강조로, 전역적인 equalize` op보다 국소적인 명암 불균일에 강하다.

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

`a は円盤半径(2+int(a*8) で 2〜10)を振る —— 大きいほど大域的な均等化に近づく。b` は未使用。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_gray_arith 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_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(gray)

gamma · invert · scale_clip · equalize · sigmoid · clahe · sk_adapthist · sk_enhance_contrast

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

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