xwt_mra_component — 2D frequency op

• 데이터 종류: image → image

• 호출: fullseye.apply(img, "xwt_mra_component", 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.

多重解像度解析(MRA、`pywt.mra2)の 1 段分の詳細成分。db2` で 3 段の MRA 分解を行うと、各段の水平/垂直/対角成分が元画像と同じ解像度の画像として得られる(通常のウェーブレット分解と違い縮小されない)。ここではそのうち 1 段を選び、水平+垂直+対角を足し合わせた合成ディテール画像を min-max 正規化して返す。

`a はどの段を見るか(1〜3 段目、min(3,1+int(a*3))。近似成分[0 段目]は選ばれない)を振る。b` は未使用。段が大きいほど粗いスケールのディテールになる。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_texture_freq 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_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(frequency)

lowpass · highpass · sk_butterworth · fft_image · power_real · power_byte · phase_rad · highpass_image

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

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.