xcv3_inpaint_ns — 2D `restoration` op

• Datenarten: image → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "xcv3_inpaint_ns", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

xcv3_inpaint_ns: 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 ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

*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):

▸ xcv3_inpaint_ns: andere Eingaben (Doku-Website)

*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*

Verwendung

Inpainting nach der Navier-Stokes-Methode (OpenCV cv2.inpaint, INPAINT_NS). Ein Restaurationsalgorithmus, der fehlende Bereiche füllt, indem er Information von den umgebenden Pixeln strömungsmechanisch propagiert.

Dieses Rezept erhält keine Maske von außen, sondern betrachtet im Bild selbst automatisch Pixel mit einer Leuchtdichte über 235 (ausgefressen) oder unter 20 (abgesoffen) als fehlend und führt ein Inpainting mit Radius 3 px durch. a, b werden nicht verwendet. Beachten Sie, dass es nicht zum Füllen von Löchern mit einer beliebigen Maske verwendet werden kann.

Genauigkeit (gemessen): intern auf 8 Bit (256 Stufen) quantisiert — die Ausgabe liegt exakt auf dem Raster k/255. Eine Übergabe als float64 erhält diese Genauigkeit nicht: die Stufung einer 16-Bit-Kamera (etwa 1,5e-5) wird auf 1/255 ≈ 3,9e-3 gerundet, und zwei Bilder, die sich um weniger als 1/255 unterscheiden, liefern dieselbe Antwort. Wo feine Helligkeitsunterschiede gemessen werden oder die Ausgabe in Ableitung oder Regression weiterläuft, werden die Quantisierungsstufen sichtbar — dann einen Operator wählen, der nicht über 8 Bit geht.

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.