xcv3_denoise_tvl1 — 2D smoothing op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xcv3_denoise_tvl1", 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)

*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

全変動 L1 ノイズ除去(OpenCV `cv2.denoise_TVL1`、Primal-Dual アルゴリズム)。エッジを保ちながらノイズを除去する全変動最小化に基づく手法で、通常のガウシアン平滑化よりエッジがシャープに残る。

`a は正則化項の重み lambda(0.3+2.7*a で 0.3〜3.0。小さいほど強く平滑化される)、b は反復回数(int(10+40*b)` で 10〜50)を振る。8bit 量子化を経由するため入力の float64 精度は失われる。

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。

xcv3_denoise_tvl1 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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