dl_aniso_diffusion — 2D `smoothing` op

• Data kinds: image → image

• Call: fullseye.apply(img, "dl_aniso_diffusion", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: anisotropic_diffusion (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

dl_aniso_diffusion: input → output

*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):

▸ dl_aniso_diffusion: knob a को बदलने का figure (docs site)

Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ dl_aniso_diffusion: 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):

▸ dl_aniso_diffusion: 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)।*

उपयोग

Perona-Malik प्रकार का anisotropic diffusion filter (torch implementation, GPU हो तो GPU पर चलता है)।

पुनरावृत्त diffusion जो 4 दिशाओं (ऊपर, नीचे, बाएँ, दाएँ) के हर अंतर को जोड़ने से पहले conductance exp(-(diff/K)^2) से गुणा करता है; gradient जितना बड़ा (जगह जितनी edge जैसी), diffusion उतना कमज़ोर, इसलिए यह edges बचाते हुए smooth करता है। a edge detection threshold K को 0.02–0.22 पर sweep करता है (K = 0.02 + 0.2*a; यह जितना बड़ा, diffusion उतनी आसानी से edges पार करता है)। b iterations की संख्या को 5–20 पर sweep करता है (iters = 5 + int(b*15))। Step size lam=0.2 स्थिर है। Gaussian blur के विपरीत, इसका फ़ायदा यह है कि यह edges धुंधले किए बिना केवल noise को समतल करता है। HALCON के anisotropic_diffusion (image का anisotropic diffusion करता है) के समकक्ष है, लेकिन यह एक सन्निकट implementation है जो ज़रूरी नहीं कि समान परिणाम दे।

Border handling: दूसरी ओर wrap around होता है (periodic) (मापा गया; tools/impl2/border_probe.py)।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_smoothing_rank family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

Studio में आज़माएँ

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।