local_std — 2D `texture` op

• 데이터 종류: image → image

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

local_std: 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.*

*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):

▸ local_std: 노브 a 스윕 (문서 사이트)

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

▸ local_std: 노브 b 스윕 (문서 사이트)

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

▸ local_std: 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

국소 창 안의 표준편차를 입력과 같은 단위로 반환한다(정규화하지 않는다). HALCON의 deviation_image(Calculate the standard deviation of gray values within rectangular windows.)에 해당한다.

a가 창의 폭을, b가 창의 높이를 각각 3,5,7,9(_k)로 바꾼다 —— HALCON의 deviation_image(image, width, height)와 마찬가지로 직사각형 창을 쓸 수 있다.

std_filter와의 차이는 이것뿐이며, 바로 그것이 핵심이다: std_filter는 출력을 그 영상의 최댓값으로 정규화하므로 영상을 넘나들며 값을 비교할 수 없다(약한 텍스처밖에 없는 영상에서는 잡음이 1.0까지 들어 올려진다). 이 op는 나누지 않으므로 다른 영상, 다른 시각의 값과 그대로 비교할 수 있다. HALCON의 deviation_image도 정규화하지 않으므로, 의미상으로는 이쪽이 충실하다. 평활화 필터 sigma_image와는 별개다(그쪽은 σ를 써서 평활화한다).

추정량과 오차(닫힌 식): 창의 화소 수를 n = 폭 x 높이로 하여, 평균을 뺀 분산을 n/(n-1)로 불편화하고, 다시 sigma에 남는 치우침을 c4(n) ≈ 1 - 1/(4n)로 제거한다. 따라서 추정은 거의 불편이다(실측: 참값의 99.8〜100.1%). 1 화소당 상대 표준오차는 1/sqrt(2(n-1)) —— 3x3 창에서 약 25%, 9x9 창에서 약 7.9%(실측이 이론과 일치). 거칠기나 잡음량을 숫자로 말할 때는 이 폭을 함께 적을 것.

입력이 [0,1]이면 출력은 0 이상 0.55 이하(최대는 창의 절반이 0, 절반이 1일 때).

자세한 사용 가이드

• gallery2d_texture_freq 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.

local_std 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기 · 불러와서 실행

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image` 를 입력으로 받는 것)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

같은 카테고리(`texture`)

std_filter · local_bimodality · scale_select_std · bootstrap_std_error · structure_tensor_orientation · structure_tensor_coherence · gabor · sk_frangi

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

local_std — 2D texture op

사용법