isotropic_diffusion — 2D `smoothing` op

• Datenarten: image → image

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

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

Verwendung

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

実装は単純なガウシアンぼかし(`gaussian_filter`、シグマ

`0.5+2.5*a`)。等方拡散方程式の解はガウシアン核による畳み込みと数学的に

等価なので、この近似は理論的にも妥当(異方性拡散のようなエッジ保存効果は

無く、方向を問わず一様に滑らかになる)。HALCON の `isotropic_diffusion`

（Perform an isotropic diffusion of an image.）に相当。

`a がシグマ(拡散時間に相当)を 0.5〜3.0 の範囲で振る。b` は未使用。

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 (`smoothing`)

gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm

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

isotropic_diffusion — 2D smoothing op