scale_select_std — 2D `texture` op

• 数据种类:image → image

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

scale_select_std: input → output

*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。*

*输出以类 viridis 伪彩色显示(深紫 = 小，黄 = 大)，便于读取距离、相位、方向、深度这类“量的场”。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ scale_select_std: 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):

▸ scale_select_std: 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):

▸ scale_select_std: 其他输入图像 (文档网站)

*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*

用法

逐像素选择窗口大小的局部标准差(Lepski / ICI 规则)。

窗口越宽估计越稳定（相对标准误差 1/sqrt(2(n-1))），但边缘会模糊、分辨率会下降 —— 只要选定 1 个大小，这个矛盾就无法解决。解法是“既不在时间上也不在空间上，而是每个位置各有不同的答案”：从小窗口开始依次，只在估计值的置信区间持续相交期间扩大窗口，在不再相交的前 1 个停下。平坦处自动选择大窗口（稳定），边缘附近自动选择小窗口（不模糊）。

a 是尝试的窗口上限（到 3,5,7,9,11,13,15 中的哪一个为止），b 是置信区间的倍率 gamma（1.0〜3.0）。gamma 越大窗口越容易扩展（偏向稳定）。

与 local_std 的关系：local_std 固定窗口。为了收紧平坦部的估计而扩大窗口会使边缘模糊，本 op 按位置解决这一取舍。在保持边缘锐利的同时只降低平坦部的误差是其优点，代价是计算量随窗口数增加。

适用条件：(1) “是否相交”的判定依赖于误差界正确 —— 对于非白噪声（有空间相关）的噪声，窗口会扩得过大。(2) gamma 太小时总是选中最小窗口，结果与 local_std 的 3x3 相同（这是判断其未起作用的方法）。

详细使用指南

• gallery2d_texture_freq 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。

scale_select_std 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_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.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(`texture`)

std_filter · local_bimodality · local_std · bootstrap_std_error · structure_tensor_orientation · structure_tensor_coherence · gabor · sk_frangi

*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)。*

scale_select_std — 2D texture op

用法