xcv3_denoise_tvl1 — 2D smoothing op

• 데이터 종류: image → image

• 호출: fullseye.apply(img, "xcv3_denoise_tvl1", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

全変動 L1 ノイズ除去(OpenCV `cv2.denoise_TVL1`、Primal-Dual アルゴリズム)。エッジを保ちながらノイズを除去する全変動最小化に基づく手法で、通常のガウシアン平滑化よりエッジがシャープに残る。

`a は正則化項の重み lambda(0.3+2.7*a で 0.3〜3.0。小さいほど強く平滑化される)、b は反復回数(int(10+40*b)` で 10〜50)を振る。8bit 量子化を経由するため入力の float64 精度は失われる。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_smoothing_rank 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(smoothing)

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

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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