dl_aniso_diffusion — 2D `smoothing` op

• Datenarten: image → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "dl_aniso_diffusion", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: anisotropic_diffusion (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

dl_aniso_diffusion: 入力 → 出力

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe (ein Nicht-Bild-Rückgabewert wird als Wert gezeigt).*

Verwendung

Ein anisotroper Diffusionsfilter vom Perona-Malik-Typ (torch-Implementierung; läuft auf der GPU, sofern verfügbar).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

上下左右 4 方向の差分にそれぞれ `exp(-(差分/K)^2)` の伝導度を掛けてから加算する

反復拡散で、勾配が大きい（エッジらしい）場所ほど拡散が弱まり、エッジを保ったまま

平滑化する。`a はエッジ検出しきい値 K を 0.02〜0.22 に振る（`K = 0.02 +

0.2*a`、大きいほどエッジを跨いで拡散しやすくなる）。b` は反復回数を 5〜20 回に

振る（`iters = 5 + int(b*15)）。ステップ幅 lam=0.2` は固定。ガウシアンぼかしと

異なりエッジをぼかさずにノイズだけ均せるのが利点。HALCON の

`anisotropic_diffusion`（画像の異方性拡散を行う）に相当するが、同じ結果になる

とは限らない近似実装。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.