iv_richardson_lucy — 2D `restoration` op

• データ種: image → image

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

iv_richardson_lucy: 入力 → 出力

*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

小さなガウス型点広がり関数（PSF、sigma = `RL_SIGMA）を仮定したリチャードソン・ルーシー逆畳み込み（Richardson-Lucy deconvolution）。a は反復回数 n = 1 + round(a*14)（1〜15）を設定し、b は無視される。RL 法は推定値 u を乗法的に更新し、u (*) psf` がぼけた観測値と一致するようにすることで、本物のエッジを鮮鋭化する。

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。

iv_richardson_lucy 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_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(`restoration`)

xsk_inpaint · xsk_richardson_lucy · xsk_unwrap_phase · xcv_inpaint · xsk2_wiener · xcv3_inpaint_ns · iv_wiener_deconv_spatial · iv_unsharp_deblur

*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)。*

iv_richardson_lucy — 2D restoration op

使い方