isotropic_diffusion — 2D smoothing op

• データ種: image → image

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

*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

実装は単純なガウシアンぼかし(`gaussian_filter`、シグマ

`0.5+2.5*a`)。等方拡散方程式の解はガウシアン核による畳み込みと数学的に

等価なので、この近似は理論的にも妥当(異方性拡散のようなエッジ保存効果は

無く、方向を問わず一様に滑らかになる)。HALCON の `isotropic_diffusion`

（Perform an isotropic diffusion of an image.）に相当。

`a がシグマ(拡散時間に相当)を 0.5〜3.0 の範囲で振る。b` は未使用。

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。

isotropic_diffusion 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

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(smoothing)

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

*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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