extra op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "xsitk_curv_aniso_diff", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*
곡률 이방성 확산(SimpleITK `CurvatureAnisotropicDiffusion`). Perona-Malik형 이방성 확산의 일종으로, 엣지(그래디언트가 큰 곳)에서는 확산을 억제하고 평탄한 곳에서는 충분히 확산시켜 엣지를 보존하면서 평활화한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a は伝導度パラメータ(conductance、0.5+4.5*a で 0.5〜5.0。大きいほどエッジ判定が緩くなり強く拡散する)、b` は反復回数(1〜9 回)を振る。時間刻みは 0.0625 固定。出力は [0,1] にクリップ。
• gallery2d_color_artistic 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
xsitk_curv_aniso_diff 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_color_artistic — py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
extra)xsitk_curvature_flow · xsitk_minmax_curv_flow · xsitk_laplacian_sharpen · xsitk_grayscale_fillhole · xsitk_grayscale_grindpeak · xsitk_opening_by_recon · xsitk_closing_by_recon · xsitk_signed_maurer_dist
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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