xsp_savgol — 2D smoothing op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xsp_savgol", 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

Savitzky-Golay フィルタで画像を平滑化する（列方向→行方向の順に 1 次元適用）。

`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。

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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