xsp_dct_denoise — 2D `smoothing` op

• Datenarten: image → image

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

xsp_dct_denoise: 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 harte Schwellenwertbildung der DCT-Koeffizienten (eine DCT-Version der Wavelet-Shrinkage).

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

しきい値は最大係数に対する相対値で決める（``thr = (0.01 + 0.2*a) *

max(|C|)`）。a が大きいほど強く間引かれ、b` は未使用。しきい値

未満の DCT 係数を 0 にしてから逆変換するので、弱いテクスチャごと消え

やすい代わりに広い平坦領域のノイズはよく落ちる。

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.