sigma_image — 2D `smoothing` op

• Datenarten: image → image

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

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

sigma_image: 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):

▸ sigma_image: Regler a durchfahren (Doku-Website)

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

▸ sigma_image: Regler b durchfahren (Doku-Website)

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

▸ sigma_image: 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

Nichtlineare Glättung durch einen Sigma-Filter. Es wird nur über benachbarte Pixel gemittelt, die dem Wert des Zentralpixels nahe sind (|x-mean|<σ) -- in der Nähe von Kanten mischen sich Tonwerte der gegenüberliegenden Seite nicht in den Mittelwert, wodurch eine Rauschunterdrückung entsteht, die Kanten besser erhält als ein Mittelwertfilter. Entspricht HALCONs sigma_image (Non-linear smoothing with the sigma filter.).

a variiert die Fensterseitenlänge über {3,5,7,9} (wird auch für die interne Mittelwertberechnung verwendet). b variiert das Toleranzband (sigma, 0.05–0.4). Beide werden verwendet. Pixel, deren Nachbarschaft vollständig außerhalb des Bandes liegt, behalten ihren ursprünglichen Wert.

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.