eliminate_min_max — 2D rank op

• 데이터 종류: image → image

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

• HALCON 대응: eliminate_min_max(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

사용법

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

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）。

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(rank)

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

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

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