decomposition op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "dc_structure_texture", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*
*输出以类 viridis 伪彩色显示(深紫 = 小，黄 = 大)，便于读取距离、相位、方向、深度这类“量的场”。*
扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ dc_structure_texture: 旋钮 a 扫描 (文档网站)
*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):
▸ dc_structure_texture: 其他输入图像 (文档网站)
*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*
图像的结构／卡通部分（TV-L2，Chambolle）。
把图像分成“结构(cartoon)+纹理”，返回结构部分。用 Chambolle（2004）的对偶投影法对 ROF/TV-L2 模型 min_u ||u - f||^2 / (2*weight) + TV(u) 固定迭代 120 次（tau=0.125）求解。weight = 0.02 + 0.28*a，a 越大越平滑（平坦区块扩大，细小花纹消失），a=0 时也会施加极弱的平滑。b 未使用。
输入整理为 2 维 float64·[0,1]（3 维取通道平均，NaN→0，±Inf→1/0）。返回值为与输入同形的 float64，裁剪到 [0,1]。只要不饱和，dc_structure_texture + (dc_texture_residual - 0.5) == 输入 成立。1xN / Nx1 等无法定义 2 维散度的极小图像原样返回输入（结构=输入，纹理=0.5）。异常时 fail-soft，返回输入的裁剪版本，并记录到 backend_safe 的台账（strict 模式下重新抛出）。
与高斯模糊不同，它保留边缘（阶跃），只去掉花纹和噪声。由于迭代次数固定，大图像可能无法完全收敛（剩余部分会出现在纹理侧）。只要纹理部分时用 dc_texture_residual。可作为去除周期花纹或缺陷检测的预处理，后接 threshold 或 dyn_threshold。背景为低秩（条纹、渐变）时，dc_rpca_lowrank 也是候选。
• gallery2d_texture_freq 族使用指南
• blas_threads_and_memory — 矩阵分解为何慢 —— BLAS 线程、缓存、内存布局
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。
dc_structure_texture 0.50 0.50
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
• poc_fiber_orientation — py -3.11 examples/poc_fiber_orientation.py
image 作为输入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
decomposition)dc_texture_residual · dc_rpca_lowrank · dc_rpca_sparse · dc_retinex · dc_local_contrast_norm · dc_homomorphic
*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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