alife_perona_malik — 2D `artificial-life` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "alife_perona_malik", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

alife_perona_malik: 入力 → 出力

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*

Perona-Malik の異方性拡散（anisotropic diffusion、エッジ保存拡散）。

> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。

Explicit 4-neighbour update I <- I + lam * sum_dir g(|grad_dir I|) grad_dir I

with the Perona-Malik conductance g(s) = 1/(1 + (s/kappa)^2): inside a flat

region g -> 1 and the field diffuses like the heat equation, across a strong

edge g -> 0 and the edge is preserved. Unlike a bilateral filter the

conductance is recomputed from the *evolving* field at every iteration, which

is what makes the edges sharpen rather than merely survive. `a` sets the

edge scale kappa = 0.02 + 0.2a, `b` the iteration count 1 + int(15b);

lambda is fixed at 0.2 (<= 0.25, the explicit-scheme stability bound).

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

alife_perona_malik 0.50 0.50

• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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