macro op• 데이터 종류: volume → volume
• 호출: fullseye.apply(img, "macro_vol_denoise", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*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 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ macro_vol_denoise: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ macro_vol_denoise: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
움직임(GIF: 프레임 / 시점 / 슬라이스를 차례로. 정지 그림이 완성형이고 GIF는 보조):
진화 탐색이 발견한 고정 파이프라인(3-D 볼륨 버전): vol_threshold(a=0.52,b=0.76) → vol_gaussian(a=0.08,b=0.89)(3-D 임계값 처리 후 가우시안 평활화를 적용하는 2단계).
a, b는 동결되어 사용하지 않는다. in_sort/out_sort는 volume. volume의 denoise 과제(PSNR)에서 잠긴 홀드아웃 25.74dB로 수작업 베이스라인 20.94dB를 웃돈다. HALCON에 대응하는 단일 오퍼레이터는 없다.
• gallery2d_physics_alife_3d 패밀리 가이드
• 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
img_to_volume 0.50 0.50 macro_vol_denoise 0.50 0.50
• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py
volume 를 입력으로 받는 것)identity · vol_gaussian · vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode
macro)macro_denoise · macro_edge · macro_binarize
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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