dl_guided_filter — 2D `smoothing` op

• 데이터 종류: image → image

• 호출: fullseye.apply(img, "dl_guided_filter", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

• HALCON 대응: guided_filter(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

dl_guided_filter: input → output

*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):

▸ dl_guided_filter: 노브 a 스윕 (문서 사이트)

노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):

▸ dl_guided_filter: 노브 b 스윕 (문서 사이트)

다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):

▸ dl_guided_filter: 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).*

사용법

자기 유도 필터(guided filter, 가이드 이미지=입력 자신, torch 구현).

국소 창 안의 선형 회귀 q = a_lin*I + b_lin을 박스 필터로 푸는 에지 보존 평활화. a는 창 반경 r을 1~5로 바꾸고(r = 1 + int(a*4)), b는 정칙화 항 eps를 0.001~0.051로 바꾼다(eps = 0.001 + 0.05*b, 클수록 강하게 평활화되고 에지 보존이 약해진다). 바이래터럴 필터의 고속 대안으로 알려진 기법으로, 가이드 영상을 입력 자신으로 하고 있으므로 셀프 가이드 에지 보존 평활화로 작동한다. HALCON의 guided_filter(영상의 가이디드 필터링을 수행한다)에 해당하지만, 같은 결과가 된다고는 할 수 없는 근사 구현.

자세한 사용 가이드

• gallery2d_smoothing_rank 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

dl_guided_filter 0.35 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기 · 불러와서 실행

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image` 를 입력으로 받는 것)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

같은 카테고리(`smoothing`)

gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

dl_guided_filter — 2D smoothing op

사용법