banding_map — 2D gray op

• 데이터 종류: image → image

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

banding_map: input → output

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*

노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):

▸ banding_map: 노브 a 스윕 (문서 사이트)

*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):

▸ banding_map: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)

*4열은 컬러 (H,W,3) 입력. 이 op는 채널을 넘나들지 않고 컬러를 다룰 수 있다(색 채널을 세 번째 공간축으로 컨볼루션하지 않음).*

사용법

계조의 단차(밴딩)가 보이는 곳을 반환한다. a는 비트 수, b는 창.

계단이 "보이는" 조건은 3가지가 모두 갖춰졌을 때이며, 이 op는 그 3가지를 차례로 곱한다.

1. 스텝 위에 놓여 있다 —— 값이 k*Δ의 격자에 있다. 양자화하지 않은 영상에는밴딩이 없다(부동소수점 잡음은 여기서 떨어진다).

2. 창 안이 정확히 1 스텝만 움직인다 —— 창 안의 최대와 최소의 차(peak-to-peak)가 Δ의 1배. 0배(평탄)도 2배 이상(진짜 윤곽)도 아니다.

3. 드문드문한 선이다 —— 계단은 등고선을 따른 가는 선으로 나타난다. 넓은 범위가 일제히반응한다면 그것은 계단이 아니라 디더나 잔무늬다.

a는 양자화 비트 수 1〜8(입력이 이미 양자화되어 있으면 그 단계 수를 지정한다). b는 창의 넓이(3〜9 화소).

이 3단으로 한 이유(실측): peak-to-peak만으로 판정했더니 백색 잡음에서화소의 41.7 %, 순서 디더를 거친 영상에서 97.7 %가 "계단"으로 나왔다 —— 국소 ptp가 우연히 Δ가 되기만 해도 조건을 만족해 버리기 때문. 조건 1이 잡음을, 조건 3이 디더를 떨어뜨린다. 3-bit로 양자화한 경사에서는 7.0 %(계단의 선 그 자체) 가 남는다.

적용 조건: (1) 입력의 비트 수를 틀리면 전혀 효과가 없다 —— 모를 때는 effective_bit_depth로 먼저 측정한다. (2) 입력이 한 번이라도 매끄럽게 보간·재샘플링되어 있으면 조건 1이 무너진다(격자에서 벗어난다). 계단을 측정하려면 양자화한 직후의영상에 적용할 것.

자세한 사용 가이드

• gallery2d_gray_arith 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.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

banding_map 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기  ·  불러와서 실행

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(gray)

gamma · quantize_uniform · quantize_lloyd_max · quantization_error · dither_ordered · dither_floyd_steinberg · companding_mu_law · invert


*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.