fullseye
mean_curvature_flow — 2D smoothing op
- データ種:
image→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "mean_curvature_flow", 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:
mean_curvature_flow(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 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):
カラー (H,W,3) の入力は載せていない: この op は色チャネルを 3 本目の空間軸として扱う(色を跨ぐ)ため。チャネルごとに分けて呼ぶこと。
使い方
小さなシグマ(0.6)のガウシアンぼかしを繰り返し適用することで平均曲率流を
近似したスムージング。真の平均曲率 PDE(ops 側の別実装が本来やる
拡散方程式)ではなく、反復ぼかしという計算コストの軽い代用になっている点が
このバックエンド固有の近似の限界。HALCON の mean_curvature_flow
（Apply the mean curvature flow to an image.）の代役。
a が反復回数を 1〜7 回の範囲で振る(回数が多いほど強く滑らかになる)。
b は未使用。
| 端の扱い: 端画素を重複させて折り返す (d c b a | a b c d、scipy の既定 reflect)(実測。tools/impl2/border_probe.py)。 |
つまみ(実測): a は段階的に効き、切り替わるのは a ≈ 0.17、0.33、0.49、0.67、0.83、0.99(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。
mean_curvature_flow 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 · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
同カテゴリ(smoothing)
gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm
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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