xcv3_denoise_tvl1 — 2D smoothing op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "xcv3_denoise_tvl1", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ xcv3_denoise_tvl1: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ xcv3_denoise_tvl1: 旋钮 b 扫描 (文档网站)

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ xcv3_denoise_tvl1: 其他输入图像 (文档网站)

*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*

用法

全变分 L1 去噪(OpenCV cv2.denoise_TVL1，Primal-Dual 算法)。一种基于全变分最小化、在去除噪声的同时保留边缘的方法，相比普通高斯平滑，边缘保留得更锐利。

a 调节正则化项的权重 lambda(由 0.3+2.7*a 得 0.3〜3.0。越小平滑越强)，b 调节迭代次数(由 int(10+40*b) 得 10〜50)。由于经过 8bit 量化，输入的 float64 精度会丢失。

详细使用指南

• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

xcv3_denoise_tvl1 0.35 0.50

▸ 载入此流水线  ·  载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• find_ops_by_meaning — py -3.11 examples/find_ops_by_meaning.py

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 image 作为输入)

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

同类别(smoothing)

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

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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