restoration op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "iv_richardson_lucy", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ iv_richardson_lucy: knob a को बदलने का figure (docs site)
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ iv_richardson_lucy: दूसरी images पर output (docs site)
*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*
छोटे Gaussian PSF (sigma = RL_SIGMA) को मानकर Richardson-Lucy deconvolution। a iterations की संख्या n = 1 + round(a*14) (1..15) तय करता है; b अनदेखा किया जाता है। RL अनुमान u को गुणात्मक रूप से इस तरह आगे बढ़ाता है कि u (*) psf blur हुए measurement से मेल खाए, जिससे असली edges sharp होते हैं।
• gallery2d_smoothing_rank family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
iv_richardson_lucy 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
• poc_real_deblur_honesty — py -3.11 examples/poc_real_deblur_honesty.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
restoration)xsk_inpaint · xsk_richardson_lucy · xsk_unwrap_phase · xcv_inpaint · xsk2_wiener · xcv3_inpaint_ns · iv_wiener_deconv_spatial · iv_unsharp_deblur
*Provenance: ops.py — 2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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