median_weighted — 2D `rank` op

• Datenarten: image → image

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

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

median_weighted: 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_weighted: Regler a durchfahren (Doku-Website)

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

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

▸ median_weighted: 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

Ein Medianfilter (median filter). Die Implementierung teilt sich den median-Zweig von _sh_rank mit eliminate_min_max/median_image; es erfolgt keine Gewichtung nach Maskenform (Kreis, Achteck usw.), sondern es wird schlicht der Median eines quadratischen Fensters zurückgegeben. a stellt die Fenstergröße auf 3/5/7/9 ein, b wird nicht verwendet.

Ersatz für HALCONs median_weighted (eine Operation, die einen gewichteten Medianfilter mit mehreren Masken wie Kreis, Rechteck und Achteck ausführt), die Implementierung ist jedoch ein gewöhnlicher ungewichteter Medianfilter und reproduziert die Unterschiede der Maskenform nicht.

Randbehandlung: mit Wiederholung des Randpixels spiegeln (d c b a | a b c d — scipys Standard reflect) (gemessen; tools/impl2/border_probe.py).

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.