fullseye
quantize_lloyd_max — 2D gray op
- データ種:
image→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "quantize_lloyd_max", 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 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):
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
入力の分布に合わせた最適な量子化(Lloyd–Max、1-D の k-means)。
a が段数のビット数 1〜8、b は反復回数(1〜20)。一様量子化が刻みを等間隔に
置くのに対し、こちらは画素値が混んでいる所に刻みを細かく置く。代表値は各区間の
重心、区間の境は隣り合う代表値の中点 —— この 2 つを交互に当てるのが Lloyd の反復で、
二乗誤差は単調に減る(増えることはない)。
一様量子化との差が出る条件: 入力のヒストグラムが偏っているとき。一様分布を 入れると一様量子化と一致するので、差が出ないこと自体が正しさの確認になる。 暗部に画素が集中した画像(影の多い検査画像、蛍光像)では同じビット数で誤差が下がる。
適用条件: (1) 出力は入力に依存した代表値の集合なので、画像ごとに符号表が違う —— 別の画像と画素値を直接比べられない(比べたいなら一様量子化)。(2) 空いた区間は そのまま残る(代表値が動かない)。(3) 反復は局所解に落ちうるが、1-D では初期値を 分位点に取れば実用上安定する。
つまみ(実測): a は段階的に効き、切り替わるのは a ≈ 0.07、0.21、0.35、0.49、0.65(実測。刻み 0.02 の掃きで測った位置)。
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。
quantize_lloyd_max 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 · quantization_error · dither_ordered · dither_floyd_steinberg · companding_mu_law · banding_map · 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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