dl_guided_filter — 2D `smoothing` op

• Datenarten: image → image

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

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

dl_guided_filter: 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 selbstgeführter Filter (guided filter, wobei das Führungsbild das Eingabebild selbst ist; torch-Implementierung).

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

局所窓内の線形回帰 `q = a_lin*I + b_lin` を箱フィルタで解くエッジ保存平滑化。

`a は窓半径 r を 1〜5 に振り（r = 1 + int(a*4)）、b` は正則化項

`eps を 0.001〜0.051 に振る（eps = 0.001 + 0.05*b`、大きいほど強く平滑化

されエッジ保存が弱まる）。バイラテラルフィルタの高速な代替として知られる手法で、

ガイド画像を入力自身にしているのでセルフガイド付きのエッジ保存平滑化として働く。

HALCON の `guided_filter`（画像のガイデッドフィルタリングを行う）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.