gray op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "companding_mu_law", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ companding_mu_law: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ companding_mu_law: knob b को बदलने का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ companding_mu_law: दूसरी images पर output (docs site)
*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*
μ-law companding (compand = compress + expand)। a μ है, b bit की संख्या है।
F(x) = ln(1 + mu*x) / ln(1 + mu) से अंधेरे हिस्से को फैलाकर quantize करता है, और inverse transform से वापस लाता है। परिणामस्वरूप step अंधेरे हिस्से में बारीक और चमकीले हिस्से में मोटे हो जाते हैं — आँख और imaging system दोनों अंधेरे हिस्से के अंतर के प्रति संवेदनशील हैं, इसलिए समान bit संख्या पर दिखने वाली गिरावट कम होती है। यह telephone speech coding (G.711) जैसा ही सिद्धांत है; image में यह logarithmic gray level allocation के बराबर है।
a से mu = 1 + 254*a (1-255; a=0 पर लगभग जैसा का तैसा) बनता है, b bit संख्या 1-8 है।
Lloyd–Max से अंतर: वह उस image के distribution के अनुसार ढलता है, इसलिए code table हर image के साथ बदलती है। यह op एक fixed curve है, इसलिए दूसरी image और दूसरे device के value से सीधी तुलना हो सकती है। यदि distribution के logarithmic रूप से तिरछे होने का assumption सही हो तो performance करीब आती है, और गलत हो तो Lloyd–Max बेहतर है।
लागू होने की शर्तें (माप सहित): जब input [0,1] में हो और pixel 0 के आसपास केंद्रित हों। exponential distribution वाली synthetic image पर uniform quantization से तुलना करने पर, अंधेरे हिस्से में केंद्रण होने पर squared error 0.57 गुना (3 bit) और 0.51 गुना (5 bit) तक घटता है। चमकीले हिस्से में केंद्रण होने पर उल्टा 7.7 गुना (3 bit) और 18 गुना (5 bit) बिगड़ता है — सफ़ेद पृष्ठभूमि पर गहरे scratch वाली inspection image ठीक यही स्थिति है, इसलिए तब पहले 1 - x से गुज़ारकर लागू करें। जब level बहुत कम हों (2 bit) तो curve बहुत तेज़ होता है और तिरछे distribution पर भी uniform quantization से हार जाता है (मापा गया 1.17 गुना)।
• gallery2d_gray_arith family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
companding_mu_law 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
gray)gamma · quantize_uniform · quantize_lloyd_max · quantization_error · dither_ordered · dither_floyd_steinberg · banding_map · invert
*Provenance: ops.py — 2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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