gray op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "xsk3_rank_subtract_mean", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
Lokale Mittelwertsubtraktion (skimage `filters.rank.subtract_mean`). Gibt die Differenz zurück, die entsteht, wenn von jedem Pixel die mittlere Helligkeit seiner Kreisscheiben-Nachbarschaft abgezogen wird. Die skimage-Implementierung skaliert die Differenz zur Vermeidung von Unterlauf auf 1/2 und verschiebt sie in die Mitte des Wertebereichs. Sie hebt globale Hell-Dunkel-Ungleichmäßigkeiten auf und verstärkt den lokalen Kontrast.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`a は円盤半径(1+int(a*4) で 1〜5)を振る。b` は未使用。8bit 量子化を経由するため元の float64 精度は失われる。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_gray_arith
• 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.
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
gray)gamma · invert · scale_clip · equalize · sigmoid · clahe · sk_adapthist · sk_enhance_contrast
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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