xsp_dct_denoise — 2D smoothing op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xsp_dct_denoise", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

使い方

DCT 係数のハード閾値処理によるノイズ除去（ウェーブレット縮退の DCT 版）。

しきい値は最大係数に対する相対値で決める（``thr = (0.01 + 0.2*a) *

max(|C|)`）。a が大きいほど強く間引かれ、b` は未使用。しきい値

未満の DCT 係数を 0 にしてから逆変換するので、弱いテクスチャごと消え

やすい代わりに広い平坦領域のノイズはよく落ちる。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_smoothing_rank ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

型が繋がる次の op(image を入力に取れる)

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

同カテゴリ(smoothing)

gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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