restoration op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "xsk_inpaint", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
Restaurierung (Inpainting), die fehlende Bereiche schätzt und auffüllt.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
極端に明るい(>0.92)/暗い(<0.08)画素を「欠損」とみなして自動マスクし、
skimage の biharmonic inpainting(調和方程式に基づく補間)で周囲から
滑らかに埋める。
マスクが無ければ(欠損が見当たらなければ)入力をそのまま返す。`a`,
`b` は未使用。しきい値が固定なので、本来ハイライト/シャドウとして
意味のある画素まで「欠損」扱いされ埋められてしまう場合がある。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank
• 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_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
restoration)xsk_richardson_lucy · xsk_unwrap_phase · xcv_inpaint · xsk2_wiener · 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).*
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