fullseye

gaussian_transport_map — COLORTRANSPORT matching op

• データ種: points × points → matrix
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.gaussian_transport_map(src_samples, ref_samples) (実装を直接呼ぶなら import colortransport; colortransport.gaussian_transport_map(src_samples, ref_samples)、台帳から引くなら opscolortransport.get("gaussian_transport_map"))
• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.gaussian_transport_map(...) は宣言 out 型 matrix の値だけを返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.gaussian_transport_map.raw(...)、または colortransport.gaussian_transport_map を直接呼ぶ。

使い方

2 つの点群を正規分布とみなしたときの Monge 写像 (A, b)。

x -> A (x - m1) + m2 で、A は S1^-1/2 (S1^1/2 S2 S1^1/2)^1/2 S1^-1/2(Bures 幾何の閉じた形)。 共分散ごと運ぶので、チャネル間の相関が保たれる。

退化(片方の共分散が特異)では逆平方根が作れない ―― 疑似逆で誤魔化すと 「運べていないのに運んだ顔をした」写像になるので ValueError。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• colorimetry — 測色と分光の知識 — 色は「分光 × 光源 × 観測者」でしか決まらない

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

型が繋がる次の op(matrix を入力に取れる)

sinkhorn · sinkhorn_distance · sinkhorn_divergence · transport_cost

同カテゴリ(matching)

histogram_match · color_transfer

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Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT 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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