fullseye
add_noise_distribution — 2D noise op
- データ種:
image→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "add_noise_distribution", 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) - HALCON 相当:
add_noise_distribution(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)
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):
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
画像に加法性ノイズを加える。実装はガウス（正規分布）ノイズのみで、add_noise_white と同じ _sh_noise の gaussian 分岐を共有する。乱数は a から決まる固定シード（int(a*997)+7）で発生させるため同じ a なら毎回同じノイズになる（決定的）。b がノイズの標準偏差を 0.02〜0.22 に振る。
HALCON の add_noise_distribution（任意の確率分布（ヒストグラム指定）に従うノイズを加える演算）とは異なり、この実装は常にガウス分布のノイズしか生成できない近似 —— 分布形状の指定は反映されない。
詳しい使い方ガイド
背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)
- mv_image_sensors — 産業用イメージセンサ（現行品中心）
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。
add_noise_distribution 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_smoothing_rank —
py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.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(noise)
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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