dl_aniso_diffusion — 2D `smoothing` op

• Datenarten: image → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "dl_aniso_diffusion", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: anisotropic_diffusion (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

dl_aniso_diffusion: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ dl_aniso_diffusion: Regler a durchfahren (Doku-Website)

Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ dl_aniso_diffusion: Regler b durchfahren (Doku-Website)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ dl_aniso_diffusion: andere Eingaben (Doku-Website)

*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*

Verwendung

Ein anisotroper Diffusionsfilter vom Perona-Malik-Typ (torch-Implementierung; läuft auf der GPU, sofern verfügbar).

Iterative Diffusion, die die Differenzen in den 4 Richtungen (oben, unten, links, rechts) jeweils mit einer Leitfähigkeit exp(-(Diff/K)^2) multipliziert und dann addiert; je größer der Gradient (je kantenartiger die Stelle), desto schwächer die Diffusion, sodass unter Erhalt der Kanten geglättet wird. a variiert den Schwellwert der Kantenerkennung K über 0.02–0.22 (K = 0.02 + 0.2*a; je größer, desto leichter diffundiert es über Kanten hinweg). b variiert die Anzahl der Iterationen über 5–20 (iters = 5 + int(b*15)). Die Schrittweite lam=0.2 ist fest. Anders als bei einer Gaußschen Weichzeichnung liegt der Vorteil darin, nur das Rauschen zu glätten, ohne Kanten weichzuzeichnen. Entspricht HALCONs anisotropic_diffusion (führt eine anisotrope Diffusion eines Bildes durch), ist aber eine Näherungsimplementierung, die nicht unbedingt dasselbe Ergebnis liefert.

Randbehandlung: auf die gegenüberliegende Seite umlaufen (periodisch) (gemessen; tools/impl2/border_probe.py).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.