gray op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "quantize_uniform", 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 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ quantize_uniform: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ quantize_uniform: 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).*
균일 양자화기(반올림). a는 비트 수 1~8, b는 사용하지 않는다.
round(x * (L-1)) / (L-1), L = 2**bits. 스텝은 Δ = 1/(L-1).
xpil_posterize와의 차이는 여기에 있으며, 무시할 수 없다: 그쪽은 PIL의 구현으로 하위 비트를 잘라 버리므로, 출력의 평균이 입력보다 Δ/2만큼 낮다. 균일 분포 입력으로 실측하면 bits=4에서 평균 오차 -0.0312(이론 -Δ/2 = -0.03125). 분산은 둘 다 Δ²/12로 같지만, 치우침이 있는 만큼 제곱 오차가
버림: Δ²/12 + (Δ/2)² = Δ²/3 반올림: Δ²/12
로 4배 차이 난다. 밝기를 측정하는 앞단에 둔다면 반올림이어야 한다.
적용 조건과 오차(닫힌 식): 입력이 스텝에 비해 충분히 흩어져 있을 때(양자화 잡음이입력과 무상관이라고 볼 수 있을 때), 오차는 [-Δ/2, +Δ/2]의 균일 분포로 평균 0, 분산 Δ²/12. 이 가정이 무너지는 것은 평탄부로, 거기서는 오차가 신호와 상관되어줄무늬(밴딩)가 된다 —— 오차를 잡음으로 다루고 싶다면 dither_ordered나 dither_floyd_steinberg를 거칠 것. 계단이 보이는지는 banding_map으로 측정할 수 있다.
• gallery2d_gray_arith 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.
quantize_uniform 0.50 0.50
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
gray)gamma · quantize_lloyd_max · quantization_error · dither_ordered · dither_floyd_steinberg · companding_mu_law · banding_map · invert
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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