bilateral — 2D `smoothing` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "bilateral", 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: bilateral_filter(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

bilateral: 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)。*

使い方

エッジ保存平滑化（bilateral filter）。HALCON の `bilateral_filter`（bilateral filtering of an image.）に相当。

`a が空間方向の広がり σ_s = 1.0 + 3.0a を、b が明るさ方向の許容差 σ_r = 0.05 + 0.4b を振る。近傍窓は半径 r=2（5×5）固定で a では変わらない。近傍の重みは exp(-距離²/2σ_s²) × exp(-明度差²/2σ_r²)` の積で、明度差が大きい（=エッジをまたぐ）画素は重みが小さくなるため、平滑化しつつ輪郭を保てる。窓内を Python の二重ループで回すため他の平滑化 op より遅い。

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。

bilateral 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

• quickstart — py -3.11 examples/quickstart.py

型が繋がる次の op(`image` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`smoothing`)

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

*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)。*

bilateral — 2D smoothing op

使い方