sk_tv_bregman — 2D `smoothing` op

• Datenarten: image → image

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

sk_tv_bregman: 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

Rauschunterdrückung durch totale Variation (TV denoising, Split-Bregman-Verfahren). Verfolgt dasselbe TV-Regularisierungskonzept wie sk_tv, verwendet jedoch einen anderen Optimierungsalgorithmus (Bregman-Splitting), der als schneller konvergierend gilt.

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

HALCON に直接対応するものは無い。実装は `restoration.denoise_tv_bregman(v, weight=1.0+8.0*a) を [0,1] へ clip したもの —— a は weight を 1.0〜9.0 に振るが、この関数の weight は**小さいほど強く平滑化される**(sk_tv の weight とは符号の向きが逆 —— denoise_tv_chambolle は大きいほど強く、denoise_tv_bregman` は小さいほど強い。混同すると意図と逆方向に a を動かすことになるので注意)。b は未使用。

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.