fullseye
xsitk_curv_aniso_diff — 2D extra op
- データ種:
image→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "xsitk_curv_aniso_diff", 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。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。
出力は viridis 風の疑似カラー(暗い紫 = 小、黄 = 大)。距離・位相・向き・深度のような「量の場」を読むため。
つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
カラー (H,W,3) の入力は載せていない: この op は色チャネルを 3 本目の空間軸として扱う(色を跨ぐ)ため。チャネルごとに分けて呼ぶこと。
使い方
曲率異方性拡散(SimpleITK CurvatureAnisotropicDiffusion)。Perona-Malik 型の異方性拡散の一種で、エッジ(勾配が大きい場所)では拡散を抑え、平坦な場所ではよく拡散させることでエッジを保ったまま平滑化する。
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。
詳しい使い方ガイド
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。
xsitk_curv_aniso_diff 0.50 0.50
実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)
- gallery2d_color_artistic —
py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.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(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 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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