xwt_hf_reconstruct — 2D `edges` op

• Datenarten: image → image

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

xwt_hf_reconstruct: 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

Hochfrequenz-rekonstruiertes Bild. Zerlegt mit `db2` über 2 Stufen, setzt nur die Approximationskoeffizienten (die Niederfrequenzkomponente) auf 0 und rekonstruiert anschließend per inverser Transformation -- das Ergebnis ähnelt einem hochpassgefilterten Bild, in dem nur Kanten und Textur übrig bleiben. Nach der Rekonstruktion erfolgt eine Min-Max-Normalisierung.

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

`a, b` は未使用。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_edges

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.