mean_sp — 2D `rank` op

• Datenarten: image → image

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

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

mean_sp: 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 robuster Glättungsfilter. Gibt den Mittelwert des 20.- und 80.-Perzentils innerhalb des Fensters zurück (getrimmter Mittelwert, trimmed mean) und unterdrückt so den Einfluss extremer heller/dunkler Ausreißer (etwa Salt-and-Pepper-Rauschen). a stellt die Fenstergröße auf 3/5/7/9 ein (`_k(a)`). b wird nicht verwendet.

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

HALCON の `mean_sp`（ソルト&ペッパーノイズを抑制する平均化演算）に相当する近似 —— 上下 20% を除いた範囲の中点をとる点で単純平均よりノイズに強いが、HALCON 固有のアルゴリズムとは実装が異なる。

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.