xsitk_curv_aniso_diff — 2D extra op

• Datenarten: image → image

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

xsitk_curv_aniso_diff: 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.*

*Die Ausgabe ist in einer viridis-artigen Falschfarbe dargestellt (dunkles Violett = klein, Gelb = groß), damit ein Feld von Größen — Abstand, Phase, Orientierung, Tiefe — lesbar ist.*

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

▸ xsitk_curv_aniso_diff: Regler a durchfahren (Doku-Website)

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

▸ xsitk_curv_aniso_diff: Regler b durchfahren (Doku-Website)

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

▸ xsitk_curv_aniso_diff: 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

Krümmungs-anisotrope Diffusion (SimpleITK CurvatureAnisotropicDiffusion). Eine Art der anisotropen Diffusion nach Perona-Malik, die die Diffusion an Kanten (Stellen mit großem Gradienten) unterdrückt und in flachen Bereichen stark diffundieren lässt, wodurch geglättet wird, während Kanten erhalten bleiben.

a variiert den Leitfähigkeitsparameter (conductance, 0.5-5.0 über 0.5+4.5*a; je größer, desto lockerer die Kantenentscheidung und desto stärker die Diffusion), b die Anzahl der Iterationen (1-9). Die Zeitschrittweite ist auf 0.0625 festgelegt. Die Ausgabe wird auf [0,1] begrenzt.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_color_artistic

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.

xsitk_curv_aniso_diff 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden  ·  Laden & ausführen

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_color_artistic — py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen image als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (extra)

xsitk_curvature_flow · xsitk_minmax_curv_flow · xsitk_laplacian_sharpen · xsitk_grayscale_fillhole · xsitk_grayscale_grindpeak · xsitk_opening_by_recon · xsitk_closing_by_recon · xsitk_signed_maurer_dist


*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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