xwt_visushrink — 2D smoothing op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "xwt_visushrink", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

用法

> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。

VisuShrink 風のウェーブレットノイズ除去。`db4 で 2 段分解し、各段の詳細係数をソフト閾値処理してから逆変換で再構成する(VisuShrink はこの閾値をノイズ量から自動決定する手法だが、ここでは a` で直接与える簡略版)。

`a は閾値(0.05+0.5*a で 0.05〜0.55)を振る —— 大きいほど強く平滑化されディテールが失われる。b` は未使用。出力は元画像サイズに切り詰めて [0,1] にクリップ。

詳細使用指南

• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 image 作為輸入)

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

同類別(smoothing)

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

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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