dc_homomorphic — 2D decomposition op

• データ種: image → image

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

*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

Homomorphic filter: high-emphasis of log(I) in the Fourier domain -> [0,1].

Attenuates low frequencies (illumination) and boosts high frequencies

(reflectance detail). a sets the cutoff radius; b the high/low gain spread.

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_texture_freq ファミリ ガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• blas_threads_and_memory — 行列分解が遅い理由の知識 — BLAS スレッド・キャッシュ・メモリ配置

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。

dc_homomorphic 0.50 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_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py

• poc_document_scan — py -3.11 examples/poc_document_scan.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(decomposition)

dc_structure_texture · dc_texture_residual · dc_rpca_lowrank · dc_rpca_sparse · dc_retinex · dc_local_contrast_norm

*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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