eliminate_min_max — 2D `rank` op

• Datenarten: image → image

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

• HALCON-Äquivalent: eliminate_min_max (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

中央値フィルタ（median filter）による平滑化。実装は `median_image などと同じ _sh_rank の median 分岐で、窓内画素の中央値に置き換えるだけ。a は窓サイズを 3/5/7/9 の 4 段階に振る（_k(a)`）。b は未使用。

HALCON の `eliminate_min_max`（最小値・最大値の画素だけを周辺の平均値等で置き換えてノイズを抑える演算）とは異なり、この実装は最小・最大画素を選別せず窓全体を単純な中央値フィルタにかけているだけの近似（本来の「外れ値だけを直す」性質は再現しない）。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image` als Eingabe)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

Gleiche Kategorie (`rank`)

median · min_filter · max_filter · percentile · sk_median_disk · cv_median · median_image · median_rect

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

eliminate_min_max — 2D rank op