smoothing op• データ種: image → image
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xkor_bilateral", 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)。*
バイラテラルフィルタ(エッジ保存平滑化)。`kornia.filters.bilateral_blur`
を 5x5 カーネルで呼ぶ。
a は空間方向のシグマ(`1.0 + 3.0 * a`、範囲 1.0〜4.0)、b は明度方向の
シグマ(`0.05 + 0.4 * b`、範囲 0.05〜0.45)を振る。値が近い画素だけを
混ぜるため、平滑化しつつエッジは保たれる。
• gallery2d_smoothing_rank ファミリ ガイド
• 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。
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。
xkor_bilateral 0.35 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image を入力に取れる)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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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