restoration op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "xsk_inpaint", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ xsk_inpaint: andere Eingaben (Doku-Website)
*Keine Farb-Eingabe (H,W,3) gezeigt: dieser Op behandelt den Farbkanal als dritte Raumachse (vermischt Kanäle). Pro Kanal aufrufen.*
Restaurierung (Inpainting), die fehlende Bereiche schätzt und auffüllt.
Behandelt extrem helle (>0.92) / dunkle (<0.08) Pixel als "fehlend", maskiert sie automatisch und füllt sie mit dem biharmonic inpainting von skimage (Interpolation auf Basis der harmonischen Gleichung) aus der Umgebung glatt auf.
Gibt es keine Maske (werden keine fehlenden Pixel gefunden), wird die Eingabe unverändert zurückgegeben. Auch ein Bild, in dem alle Pixel als fehlend gelten (konstant Weiß oder Schwarz, 1 heller Punkt auf schwarzem Grund usw.), hat nicht einmal 1 Pixel, das als Anhaltspunkt zum Füllen dienen kann, daher wird die Eingabe ebenfalls unverändert zurückgegeben. a, b werden nicht verwendet. Da die Schwellwerte fest sind, können auch Pixel, die eigentlich als Lichter/Schatten bedeutsam sind, als "fehlend" behandelt und aufgefüllt werden.
Randbehandlung: mit Wiederholung des Randpixels spiegeln (d c b a | a b c d — scipys Standard reflect) (gemessen; tools/impl2/border_probe.py).
Regler (gemessen): a von 0 bis 1 zu variieren ändert die Ausgabe nicht (an fünf verschiedenen Eingaben gemessen).
• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
xsk_inpaint 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
restoration)xsk_richardson_lucy · xsk_unwrap_phase · xcv_inpaint · xsk2_wiener · xcv3_inpaint_ns · iv_richardson_lucy · iv_wiener_deconv_spatial · iv_unsharp_deblur
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.