gaussian_transport_map — COLORTRANSPORT `matching` op

• データ種: points × points → matrix

• 呼び出し: import colortransport; colortransport.gaussian_transport_map(src_samples, ref_samples) (または opscolortransport.get("gaussian_transport_map"))

使い方

2 つの点群を正規分布とみなしたときの Monge 写像 `(A, b)`。

`x -> A (x - m1) + m2 で、A` は

`S1^-1/2 (S1^1/2 S2 S1^1/2)^1/2 S1^-1/2`(Bures 幾何の閉じた形)。

共分散ごと運ぶので、チャネル間の相関が保たれる。

退化(片方の共分散が特異)では逆平方根が作れない ―― 疑似逆で誤魔化すと

「運べていないのに運んだ顔をした」写像になるので `ValueError`。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• colorimetry — 測色と分光の知識 — 色は「分光 × 光源 × 観測者」でしか決まらない

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

型が繋がる次の op(`matrix` を入力に取れる)

sinkhorn · sinkhorn_distance · sinkhorn_divergence · transport_cost

同カテゴリ(`matching`)

histogram_match · color_transfer

*Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT 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)。*

gaussian_transport_map — COLORTRANSPORT matching op

使い方