fullseye
xsk3_estimate_sigma — 2D features op
- データ種:
image→feature - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "xsk3_estimate_sigma", 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。
つまみ a は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
使い方
ノイズ標準偏差の推定(skimage restoration.estimate_sigma、ウェーブレット係数の中央絶対偏差(MAD)に基づく Donoho の推定量)。推定値を 5 倍したのち 1.0 で頭打ちにして feature として返す。
a, b は未使用。デノイズ強度(例えば閾値処理のパラメータ)を画像ごとに自動決定したい場合の目安に使える。
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。
xsk3_estimate_sigma 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_features —
py -3.11 examples/gallery2d_features.py
型が繋がる次の op(feature を入力に取れる)
同カテゴリ(features)
blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect
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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