xwt_mra_component — 2D `frequency` op

• データ種: image → image

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

xwt_mra_component: 入力 → 出力

*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

多重解像度解析(MRA、`pywt.mra2)の 1 段分の詳細成分。db2` で 3 段の MRA 分解を行うと、各段の水平/垂直/対角成分が元画像と同じ解像度の画像として得られる(通常のウェーブレット分解と違い縮小されない)。ここではそのうち 1 段を選び、水平+垂直+対角を足し合わせた合成ディテール画像を min-max 正規化して返す。

`a はどの段を見るか(1〜3 段目、min(3,1+int(a*3))。近似成分[0 段目]は選ばれない)を振る。b` は未使用。段が大きいほど粗いスケールのディテールになる。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_texture_freq 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。

xwt_mra_component 0.40 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_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.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(`frequency`)

lowpass · highpass · sk_butterworth · fft_image · power_real · power_byte · phase_rad · highpass_image

*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)。*

xwt_mra_component — 2D frequency op

使い方