eliminate_sp — 2D `rank` op

• 데이터 종류: image → image

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

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

eliminate_sp: 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):

▸ eliminate_sp: 노브 a 스윕 (문서 사이트)

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

▸ eliminate_sp: 노브 b 스윕 (문서 사이트)

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

▸ eliminate_sp: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)

*컬러 (H,W,3) 입력은 싣지 않았다: 이 op는 색 채널을 세 번째 공간축으로 다룬다(채널을 넘나듦). 채널별로 나눠 호출할 것.*

사용법

시그마 필터(sigma filter, Lee 유형)에 의한 잡음 억제. 창 내 평균값과의 차이가 임계값(0.05~0.4, b로 조정) 미만인 화소만 사용해 재평균화하여, 극단적으로 벗어난 화소(소금-후추 잡음 등)의 영향을 제거한다. 해당하는 화소가 창 내에 없으면 원래 값을 그대로 반환한다. a가 창 크기를 3/5/7/9로 나눈다.

HALCON의 eliminate_sp(임계값 밖의 값을 주변의 평균값으로 바꿔 솔트 앤 페퍼 잡음을 제거하는 연산)에 해당하는 근사 구현.

가장자리 처리: 가장자리 화소를 중복해 접는다 (d c b a | a b c d, scipy 기본값 reflect)(실측. tools/impl2/border_probe.py).

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.

eliminate_sp 0.50 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(`rank`)

median · min_filter · max_filter · percentile · sk_median_disk · cv_median · median_image · median_rect

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

eliminate_sp — 2D rank op

사용법