xsp_savgol — 2D `smoothing` op

• Datenarten: image → image

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

Verwendung

Glättet das Bild mit einem Savitzky-Golay-Filter (eindimensional angewendet, zuerst spaltenweise, dann zeilenweise).

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

`a は窓幅を 5, 7, 9, 11, 13 の奇数に振る（w = 5 + 2*int(a*4)`）。

多項式次数は 2 に固定。`b` は未使用。窓内に 2 次多項式を最小二乗

フィットして中心値を置き換える手法なので、単純な移動平均よりピークの

高さや勾配を保ったまま平滑化できる。窓幅が画像サイズに対して大きすぎると

境界の処理（`scipy` の既定の外挿）の影響が強く出る。

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 (`smoothing`)

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

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

xsp_savgol — 2D smoothing op