fullseye
xpil_unsharp_mask — 2D smoothing op
- データ種:
image→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "xpil_unsharp_mask", 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
Pillow のアンシャープマスク。PIL.ImageFilter.UnsharpMask を呼ぶ（kornia 版 xkor_unsharp に対応する CPU 実装）。
a がぼかし半径（radius = 1 + 4*a、範囲 1〜5）、b が強調量（percent = int(50 + 200*b)、範囲 50〜250%）を振る。しきい値は 0固定（すべての差分を強調対象にする）。
精度(実測): 内部で 8 bit(256 段)に量子化している(出力が k/255 の格子にちょうど載る)。float64 で渡してもその精度は保たれない —— 16-bit カメラの階調(約 1.5e-5)は 1/255 =約 3.9e-3 に丸められ、1/255 より小さい差しか無い 2 枚は同じ答えを返す。微小な濃淡差を測る用途や、出力をさらに微分・回帰に渡す用途では量子化の段差が出るので、8 bit を経由しない op を選ぶこと。
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。
xpil_unsharp_mask 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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