dither_ordered — 2D `gray` op

• 데이터 종류: image → image

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

dither_ordered: 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):

▸ dither_ordered: 노브 a 스윕 (문서 사이트)

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

▸ dither_ordered: 노브 b 스윕 (문서 사이트)

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

▸ dither_ordered: 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

순서 디더(Bayer 행렬)로 양자화한다. a는 비트 수 1~8, b는 행렬의 크기.

양자화 전에, 화소 위치로 정해지는 고정된 양(Bayer 행렬, b가 2x2 / 4x4 / 8x8을바꾼다)을 더한 다음 반올림한다. 평탄부의 오차가 화소마다 흩어지므로, 계단이 촘촘한 체크무늬로 바뀌어 줄무늬가 보이지 않게 된다. 오차 자체는 줄지 않는다 —— 보이는 방식을 바꿀 뿐이며, 평균 제곱 오차는 오히려 _quantize_uniform보다 약간 크다.

오차 확산(dither_floyd_steinberg)과의 구분: 순서 디더는 화소마다 독립이므로 타일 분할해도 이음매가 생기지 않고, 병렬화도 자유로우며, 같은 입력에 반드시 같은 출력을 돌려준다. 오차 확산 쪽이 보기에는 매끄럽지만, 주사 순서에 의존하므로 잘라내는 위치를 바꾸면 결과가 바뀐다.

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.

dither_ordered 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_floyd_steinberg · companding_mu_law · banding_map · invert

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

dither_ordered — 2D gray op

사용법