restoration op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "iv_motion_deblur", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe (ein Nicht-Bild-Rückgabewert wird als Wert gezeigt).*
Wiener-Entfaltung einer angenommenen LINEAREN BEWEGUNGSUNSCHÄRFE. `a legt die Unschärflänge L = 3 + round(a*10) (3..13 px) fest; b` legt den Unschärfewinkel theta = b*180 Grad fest (b=0 -> horizontal). Die Operation erstellt diese Bewegungs-PSF und invertiert sie, wodurch ein entlang der Bewegungsrichtung verschmierter Balken schmaler wird.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank
• 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.
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.
iv_motion_deblur 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
restoration)xsk_inpaint · xsk_richardson_lucy · xsk_unwrap_phase · xcv_inpaint · xsk2_wiener · xcv3_inpaint_ns · iv_richardson_lucy · iv_wiener_deconv_spatial
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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