decomposition op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "dc_structure_texture", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

*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):
▸ dc_structure_texture: 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):
▸ dc_structure_texture: 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).*
이미지의 구조 / 카툰 성분(TV-L2, Chambolle).
영상을 "구조(cartoon)+텍스처"로 나누어 구조 쪽을 반환한다. ROF/TV-L2 모델 min_u ||u - f||^2 / (2*weight) + TV(u)를 Chambolle(2004)의 쌍대 사영법으로고정 120회 반복(tau=0.125)하여 푼다. weight = 0.02 + 0.28*a이며, a가클수록 매끄럽고(평탄한 구획이 넓어지고 미세한 무늬가 사라진다), a=0이어도아주 약한 평활이 들어간다. b는 사용하지 않는다.
입력은 2차원 float64·[0,1]로 맞춘다(3차원은 채널 평균, NaN→0, ±Inf→1/0). 반환값은 입력과 같은 형태의 float64이며 [0,1]로 클립. 포화하지 않는 한 dc_structure_texture + (dc_texture_residual - 0.5) == 입력이 성립한다. 1xN / Nx1 등 2차원 발산을 정의할 수 없는 극소 영상은 입력을 그대로 반환한다(구조=입력, 텍스처=0.5). 예외 시에는 fail-soft로 입력의 클립판이 반환되고, backend_safe의 대장에 기록된다(strict 모드에서는 다시 발생시킨다).
가우스 블러와 달리 에지(계단)는 유지하고 무늬·잡음만 떨어뜨린다. 반복 수가고정이므로 큰 영상에서는 완전히 수렴하지 않을 수 있다(나머지는 텍스처 쪽에 나온다). 텍스처 쪽만 원하면 dc_texture_residual. 주기 무늬의 제거나결함 검출의 전처리로 쓰고, 후단에 threshold나 dyn_threshold. 배경이 저랭크(줄무늬·그러데이션)라면 dc_rpca_lowrank도 후보.
• gallery2d_texture_freq 패밀리 가이드
• blas_threads_and_memory — 행렬 분해가 느린 이유 — BLAS 스레드·캐시·메모리 배치
• 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
dc_structure_texture 0.50 0.50
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
• poc_fiber_orientation — py -3.11 examples/poc_fiber_orientation.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
decomposition)dc_texture_residual · dc_rpca_lowrank · dc_rpca_sparse · dc_retinex · dc_local_contrast_norm · dc_homomorphic
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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