fullseye
kuwahara — 2D smoothing op
- データ種:
image→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "kuwahara", 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
Kuwahara フィルタ(1976)。4 つの重なる窓のうち分散が最小の窓の平均を出す、縁を保つ平滑化。
油絵調の見た目にも使われる。
各画素について、その画素を角に含む (r+1) x (r+1) の窓を 4 つ(左上・右上・左下・
右下。隣り合う窓は中心の行と列を共有して重なる)とり、分散がいちばん小さい窓の
平均を出力する。縁をまたぐ窓は分散が大きいので選ばれず、画素は縁の「自分と同じ側」
の窓の平均になる。だから平坦部は均され、段差は鈍らない(gaussian は段差をなだらかに
してしまう)。
a が窓の半径 r = 1 + floor(9a + 0.5)(1〜10、窓の一辺は r+1)を振る。大きい
ほど均す範囲が広がり、細い構造は消える。b は未使用。
計算量は O(N): 窓の和と二乗和を軸ごとの累積和で求めるので、半径に依存しない
(分散は E[x^2] - E[x]^2、全体の平均を引いてから計算して桁落ちを抑える)。
分散の同点は、小数 10 桁に丸めた値で比べ、宣言順(左上・右上・左下・右下)で決める。
端の扱い: 端の画素を複製する(最近傍)。端の画素の窓は、画像の外を端の値で埋めて 作る。
適用条件: (1) 4 象限の方向は軸に揃っているので、斜めの縁では選ばれた窓が縁に 沿わず、角の丸まりや「ブロック状」の模様が出る(一般化 Kuwahara はこれを直す)。 (2) 半径が大きいと細い線は消える。(3) 出力は入力の局所平均だけから作るので、値域は 入力の外に出ない。
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。
kuwahara 0.35 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 · mean_box_wh · bilateral · unsharp · median · min_filter
同カテゴリ(smoothing)
gaussian · mean_box · mean_box_wh · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball
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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