decomposition op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "dc_structure_texture", 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])
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
*輸出以類 viridis 偽彩色顯示(深紫 = 小，黃 = 大)，便於讀取距離、相位、方向、深度這類「量的場」。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ dc_structure_texture: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ dc_structure_texture: 其他輸入影像 (文件網站)
*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*
影像的結構／卡通部分（TV-L2，Chambolle）。
把影像分成「結構(cartoon)+紋理」，回傳結構部分。以 Chambolle（2004）的對偶投影法對 ROF/TV-L2 模型 min_u ||u - f||^2 / (2*weight) + TV(u) 固定迭代 120 次（tau=0.125）求解。weight = 0.02 + 0.28*a，a 越大越平滑（平坦區塊擴大，細小花紋消失），a=0 時也會施加極弱的平滑。b 未使用。
輸入整理為 2 維 float64·[0,1]（3 維取通道平均，NaN→0，±Inf→1/0）。回傳值為與輸入同形的 float64，截斷到 [0,1]。只要不飽和，dc_structure_texture + (dc_texture_residual - 0.5) == 輸入 成立。1xN / Nx1 等無法定義 2 維散度的極小影像原樣回傳輸入（結構=輸入，紋理=0.5）。例外時 fail-soft，回傳輸入的截斷版本，並記錄到 backend_safe 的台帳（strict 模式下重新拋出）。
與高斯模糊不同，它保留邊緣（階躍），只去掉花紋與雜訊。由於迭代次數固定，大影像可能無法完全收斂（剩餘部分會出現在紋理側）。只要紋理部分時用 dc_texture_residual。可作為去除週期花紋或瑕疵偵測的前處理，後接 threshold 或 dyn_threshold。背景為低秩（條紋、漸層）時，dc_rpca_lowrank 也是候選。
• gallery2d_texture_freq 族使用指南
• blas_threads_and_memory — 矩陣分解為何慢 —— BLAS 執行緒、快取、記憶體配置
• 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。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
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 作為輸入)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 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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