gray op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "companding_mu_law", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ companding_mu_law: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ companding_mu_law: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ companding_mu_law: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
*4열은 컬러 (H,W,3) 입력. 이 op는 채널을 넘나들지 않고 컬러를 다룰 수 있다(색 채널을 세 번째 공간축으로 컨볼루션하지 않음).*
μ 법칙 압신(compand = compress + expand). a는 μ, b는 비트 수.
F(x) = ln(1 + mu*x) / ln(1 + mu)로 어두운 부분을 늘린 다음 양자화하고, 역변환으로 되돌린다. 결과적으로 스텝이 어두운 부분에서 촘촘하고 밝은 부분에서 성기게 된다 —— 눈도 촬상계도 어두운 부분의 차이에 민감하므로, 같은 비트 수에서 보기에 열화가 작다. 전화 음성 부호화(G.711)와 같은 원리이며, 영상에서는 로그적인 계조 할당에 해당한다.
a는 mu = 1 + 254*a(1〜255, a=0이면 사실상 그대로), b가 비트 수 1〜8.
Lloyd–Max와의 차이: 그쪽은 그 영상의 분포에 맞추므로 부호표가 영상마다바뀐다. 이쪽은 고정된 곡선이므로 다른 영상, 다른 장치와 값을 그대로 비교할 수 있다. 분포가 로그적으로 치우쳐 있다는 가정이 맞으면 비슷한 성능이 나오고, 틀리면 Lloyd–Max 쪽이 낫다.
적용 조건(실측 포함): 입력이 [0,1]이고 0 부근에 화소가 몰려 있을 때. 지수 분포의 합성 영상으로 균일 양자화와 비교하면, 어두운 부분 집중이면 제곱 오차가 0.57배(3 bit), 0.51배(5 bit)로 내려간다. 밝은 부분 집중이면 반대로 7.7배(3 bit), 18배(5 bit) 악화된다 —— 흰 바탕에 어두운 흠집이라는 검사 영상이 바로 이 경우이므로, 그때는 1 - x를 거친 다음 적용할 것. 단계 수가 매우 적을 때(2 bit)는곡선이 너무 강해서 치우친 분포에서도 균일 양자화에 진다(실측 1.17배).
• gallery2d_gray_arith 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
companding_mu_law 0.50 0.50
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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