restoration op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "xsk_inpaint", 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).*
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ xsk_inpaint: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
*컬러 (H,W,3) 입력은 싣지 않았다: 이 op는 색 채널을 세 번째 공간축으로 다룬다(채널을 넘나듦). 채널별로 나눠 호출할 것.*
결손 영역을 추정하여 채우는 복원(inpainting).
극단적으로 밝은(>0.92)/어두운(<0.08) 화소를 '결손'으로 간주해 자동으로 마스크하고, skimage의 biharmonic inpainting(조화 방정식에 기반한 보간)으로 주위로부터매끄럽게 메운다.
마스크가 없으면(결손이 보이지 않으면) 입력을 그대로 반환한다. 모든 화소가결손으로 취급되는 영상(상수의 흰색·검은색, 검은 바탕에 휘점 1개 등)도, 메울 단서가될 화소가 1개도 없으므로 입력을 그대로 반환한다. a, b는 사용하지 않는다. 임계값이 고정이므로, 본래 하이라이트/섀도로서의미 있는 화소까지 '결손'으로 취급되어 메워져 버리는 경우가 있다.
가장자리 처리: 가장자리 화소를 중복해 접는다 (d c b a | a b c d, scipy 기본값 reflect)(실측. tools/impl2/border_probe.py).
노브(실측): a를 0에서 1까지 변화시켜도 출력이 바뀌지 않는다(5가지 입력으로 실측).
• gallery2d_smoothing_rank 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.
xsk_inpaint 0.50 0.50
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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