eliminate_sp — 2D rank op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "eliminate_sp", 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])

• HALCON 对应:eliminate_sp(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

*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。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ eliminate_sp: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ eliminate_sp: 旋钮 b 扫描 (文档网站)

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):

▸ eliminate_sp: 其他输入图像 (文档网站)

*未展示彩色 (H,W,3) 输入: 此算子把颜色通道当作第三个空间轴(跨通道)。请按通道分别调用。*

用法

通过西格玛滤波器（sigma filter，Lee 型）抑制噪声。仅使用窗口内与窗口均值之差低于阈值（0.05〜0.4，由 b 调节）的像素重新求平均，从而消除极端离群像素（如椒盐噪声）的影响。若窗口内没有符合条件的像素，则原样返回原值。a 将窗口大小分为 3/5/7/9。

相当于 HALCON 的 eliminate_sp(将阈值以外的值替换为周边平均值以去除椒盐噪声的运算)的近似实现。

边界处理：含端点的镜像折返 (d c b a | a b c d，scipy 默认的 reflect)（实测。tools/impl2/border_probe.py）。

详细使用指南

• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 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。

在 Studio 中试试

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。

eliminate_sp 0.50 0.50

▸ 载入此流水线  ·  载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 image 作为输入)

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

同类别(rank)

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

*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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