anisotropic_diffusion — 2D smoothing op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "anisotropic_diffusion", 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)

• HALCON 相当: anisotropic_diffusion(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

*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)。*

使い方

Perona-Malik 型の異方性拡散。上下左右 4 方向の画素差にガウス型の

伝導度関数 `exp(-(Δ/K)^2)` を掛けて反復的に加算する ―― 差が閾値 K より

大きい(=エッジ)方向には拡散させず、小さい(=平坦)方向だけ滑らかにする

エッジ保存平滑化。HALCON の `anisotropic_diffusion`（Perform an

anisotropic diffusion of an image.）に相当。

`a が反復回数を 2〜10 回の範囲で、b` が伝導度の閾値 K を 0.05〜0.3

の範囲で振る。両方が使われる。K が小さいほどエッジを厳しく保護する。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_smoothing_rank ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

Studio で試す

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。

anisotropic_diffusion 0.35 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

型が繋がる次の op(image を入力に取れる)

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

同カテゴリ(smoothing)

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

*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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