bootstrap_std_error — 2D texture op

• 데이터 종류: image → image

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

bootstrap_std_error: 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.*

*출력은 viridis 풍의 의사 컬러(짙은 보라 = 작음, 노랑 = 큼)로 표시한다. 거리·위상·방향·깊이 같은 「양의 장」을 읽기 위해.*

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

▸ bootstrap_std_error: 노브 a 스윕 (문서 사이트)

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

▸ bootstrap_std_error: 노브 b 스윕 (문서 사이트)

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

▸ bootstrap_std_error: 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

국소 표준편차의 표준오차를 분포를 가정하지 않고 측정한다(부트스트랩).

local_std가 함께 적는 오차 1/sqrt(2(n-1))는 잡음이 정규 분포라는 가정위에 서 있다. 이상값이나 쌍봉성이 있으면 그 식은 실제 흩어짐을 과소하게 말한다. 여기서는 창 안의 값을 거기서 중복을 허용해 다시 뽑아 통계량을 다시 만들고, 그 흩어짐자체를 오차로 삼는다 —— 가정이 필요 없는 대신 계산으로 산다.

a가 창(3〜9 화소), b가 다시 뽑는 횟수(8〜64). 출력은 창 안의 표준편차에대한 상대 표준오차이며, 1.0이 "100 % 흔들린다".

읽는 법: 절댓값이 아니라 장소 간의 비로 읽는다. 정규 분포의 백색 잡음에 적용하면닫힌 식 1/sqrt(2(n-1))보다 낮게 나온다(부트스트랩은 소표본에서 표준편차의흩어짐을 과소하게 말한다). 실측(b=1.0, 다시 뽑기 64회):

창 3x3 (n=9) 실측 0.216 / 닫힌 식 0.250 = 0.86

창 5x5 (n=25) 실측 0.133 / 닫힌 식 0.144 = 0.92

창 7x7 (n=49) 실측 0.096 / 닫힌 식 0.102 = 0.94

창 9x9 (n=81) 실측 0.076 / 닫힌 식 0.079 = 0.96

즉 창이 커질수록 가까워진다. 볼 곳은 "어디가 주위보다 높은가"이며, 그곳은 분포가 정규에서 벗어나 있다(흠집, 이상값, 두 재질의 경계). 이상값을 2 % 섞은영상에서는 중앙값이 닫힌 식의 1.8배까지 뛰어올라, 정규인 경우(0.9배 전후)와뚜렷이 갈린다 —— 이 차이가 쓰임새다. local_std와 나란히 놓고 "흩어짐의크기"와 "그 숫자의 믿을 수 없음"을 동시에 본다.

적용 조건: (1) 창이 작으면 부트스트랩 자체가 흔들리는 데다, 위와 같이계통적으로 낮게 나온다. (2) 다시 뽑는 횟수(b)를 늘리면 지도는 매끄러워지지만, 참 오차가 내려가는 것은 아니다. (3) 결정적으로 만들기 위해 시드는 고정되어 있다 —— 같은 입력이면반드시 같은 출력을 돌려준다. (4) 가정을 계산으로 사는 op이므로 느리다: 실측으로 128x128이 0.26초, 256x256이 1.27초(b=1.0, 64회). 닫힌 식으로 충분한 경우에는 local_std의 오차 한계를 쓸 것 —— 이 op는 "그 닫힌 식을 믿을 수 있는가"를확인하고 싶을 때의 도구다.

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.

Studio에서 시도하기

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

bootstrap_std_error 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기  ·  불러와서 실행

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(texture)

std_filter · local_bimodality · local_std · scale_select_std · structure_tensor_orientation · structure_tensor_coherence · gabor · sk_frangi


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

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