median — 2D `rank` op

• Datenarten: image → image

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

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

median: 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):

▸ median: Regler a durchfahren (Doku-Website)

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

▸ median: Regler b durchfahren (Doku-Website)

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

▸ median: andere Eingaben (Doku-Website)

*Keine Farb-Eingabe (H,W,3) gezeigt: dieser Op behandelt den Farbkanal als dritte Raumachse (vermischt Kanäle). Pro Kanal aufrufen.*

Verwendung

Medianfilter. Entspricht HALCONs median_image (Compute a median filter with various masks.).

a variiert die Fenstergröße über 3,5,7,9 (_k(a)). b wählt die Randbehandlung: b <= 0.5 ergibt reflect (Randpixel werden dupliziert und gespiegelt; Standard von scipy und das Verhalten bis 2026-09-17), danach nearest / constant (mit 0 auffüllen) / wrap (von der Gegenseite herumwickeln). ★Bei Fenster 3 stimmen reflect und nearest grundsätzlich überein (der Überhang beträgt 1 Pixel, die duplizierte Quelle ist also dieselbe) - bewegt sich das Ergebnis trotz geänderter Randbehandlung nicht, zuerst die Fenstergröße verdächtigen (bei Fenster 9 unterscheiden sich alle 3 Varianten). Robust gegen Ausreißer wie Salz-und-Pfeffer-Rauschen und erhält Kanten besser als Gauß-Glättung.

Regler (gemessen): a wirkt stufenweise; die Umschaltpunkte liegen bei a ≈ 0.25、0.49、0.75 (gemessen mit Schrittweite 0.02).

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.

median 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• astro_stacking — py -3.11 examples/astro_stacking.py

• blas_thread_budget — py -3.11 examples/blas_thread_budget.py

• ct_reconstruction — py -3.11 examples/ct_reconstruction.py

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

• genspark_external_review — py -3.11 examples/genspark_external_review.py

• lightfield_depth — py -3.11 examples/lightfield_depth.py

• photon_timeresolved — py -3.11 examples/photon_timeresolved.py

• piv_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py

• poc_am_thermal_to_ct — py -3.11 examples/poc_am_thermal_to_ct.py

• poc_astro_photometry — py -3.11 examples/poc_astro_photometry.py

• poc_compound_eye — py -3.11 examples/poc_compound_eye.py

• poc_dtof_ranging — py -3.11 examples/poc_dtof_ranging.py

• poc_geodetic_height_frames — py -3.11 examples/poc_geodetic_height_frames.py

• poc_lidar_terrain_change — py -3.11 examples/poc_lidar_terrain_change.py

• poc_nuclei_ploidy — py -3.11 examples/poc_nuclei_ploidy.py

• poc_pv_thermal_survey — py -3.11 examples/poc_pv_thermal_survey.py

• poc_river_surface_velocity — py -3.11 examples/poc_river_surface_velocity.py

• poc_tacscalib_sphere_lut — py -3.11 examples/poc_tacscalib_sphere_lut.py

• poc_web_roll_periodicity — py -3.11 examples/poc_web_roll_periodicity.py

• poc_weld_bead_profile — py -3.11 examples/poc_weld_bead_profile.py

• quickstart — py -3.11 examples/quickstart.py

• specular_photometric — py -3.11 examples/specular_photometric.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`rank`)

min_filter · max_filter · percentile · sk_median_disk · cv_median · median_image · median_rect · median_separate

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

median — 2D rank op