sk_tv — 2D `smoothing` op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "sk_tv", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

sk_tv: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ sk_tv: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ sk_tv: 其他輸入影像 (文件網站)

*未展示彩色 (H,W,3) 輸入: 此運算子把顏色通道當作第三個空間軸(跨通道)。請按通道分別呼叫。*

用法

全變分去噪（TV denoising，Chambolle 方法）。在保留邊緣的同時平滑平坦區域的雜訊——與中值/高斯模糊不同，其特點是不易破壞輪廓的銳利度。

HALCON 中沒有直接對應的運算子。實作為 restoration.denoise_tv_chambolle(v, weight=0.02+0.3*a) —— a 將 denoising weight 在 0.02〜0.32 間調整，越大平滑越強(這個方向與後述的 sk_tv_bregman 相反，注意不要混淆)。b 未使用。

詳細使用指南

• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

sk_tv 0.35 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• find_ops_by_meaning — py -3.11 examples/find_ops_by_meaning.py

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

• poc_prnu_camera_fingerprint — py -3.11 examples/poc_prnu_camera_fingerprint.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image` 作為輸入)

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

同類別(`smoothing`)

gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm · sk_tv_bregman

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

sk_tv — 2D smoothing op

用法