fullseye
banding_map — 2D gray op
- データ種:
image→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "banding_map", 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 を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
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):
4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。
使い方
階調の段差(バンディング)が見えている場所を返す。a がビット数、b が窓。
段差が「見える」条件は 3 つそろったときで、この op はその 3 つを順に掛ける。
- 刻みの上に乗っている —— 値が
k*Δの格子にある。量子化していない画像に バンディングは無い(浮動小数の雑音はここで落ちる)。 - 窓の中がちょうど 1 刻みだけ動く —— 窓内の最大と最小の差(peak-to-peak)が
Δの 1 倍。0 倍(平坦)でも 2 倍以上(本物の輪郭)でもない。 - まばらな線である —— 段差は等高線に沿った細い線として出る。広い範囲が一斉に 反応しているなら、それは段差ではなくディザや細かい模様。
a は量子化のビット数 1〜8(入力が既に量子化済みなら、その段数を指定する)。
b は窓の広さ(3〜9 画素)。
この 3 段にした理由(実測): peak-to-peak だけで判定したところ、白色雑音で
画素の 41.7 %、順序ディザ済みの画像で 97.7 % が「段差」と出た —— 局所の
ptp がたまたま Δ になるだけで条件を満たしてしまうため。条件 1 が雑音を、
条件 3 がディザを落とす。3-bit に量子化した傾斜では 7.0 %(段差の線そのもの)
が残る。
適用条件: (1) 入力のビット数を間違えると全く効かない —— 分からないときは
effective_bit_depth で先に測る。(2) 入力が一度でも滑らかに補間・再標本化
されていると条件 1 が崩れる(格子から外れる)。段差を測るなら量子化した直後の
画像に当てること。
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。
banding_map 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_gray_arith —
py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
型が繋がる次の op(image を入力に取れる)
identity · gaussian · mean_box · mean_box_wh · bilateral · kuwahara · unsharp · median
同カテゴリ(gray)
gamma · quantize_uniform · quantize_lloyd_max · quantization_error · dither_ordered · dither_floyd_steinberg · companding_mu_law · invert
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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