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Python skimage.restoration.estimate_sigma用法及代碼示例

用法: skimage.restoration.estimate_sigma(image, average_sigmas=False, multichannel=False, *, channel_axis=None)

(高斯)噪聲標準差的穩健的基於小波的估計器。

參數：

image：ndarray: 估計噪聲標準偏差的圖像。
average_sigmas：布爾型，可選: 如果為真，則平均 sigma 的信道估計。否則返回與每個通道對應的 sigma 列表。
multichannel：bool: 分別估計每個通道的 sigma。不推薦使用此參數：改為指定 channel_axis。
channel_axis：int 或無，可選: 如果為 None，則假定圖像是灰度(單通道)圖像。否則，此參數指示數組的哪個軸對應於通道。

返回：

sigma：浮點數或列表: 估計的噪聲標準偏差。如果 multichannel 為 True 且 average_sigmas 為 False，則返回每個通道的單獨噪聲估計。否則，返回各個信道估計的平均值。

其他參數：

multichannel：DEPRECATED: 已棄用以支持channel_axis。

注意：

該函數假設噪聲服從高斯分布。估計算法基於小波細節係數的中值絕對偏差，如[1] 的第 4.2 節所述。

參考：

1: D. L. Donoho and I. M. Johnstone. “Ideal spatial adaptation by wavelet shrinkage.” Biometrika 81.3 (1994): 425-455. DOI:10.1093/biomet/81.3.425

例子：

>>> import skimage.data
>>> from skimage import img_as_float
>>> img = img_as_float(skimage.data.camera())
>>> sigma = 0.1
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> img = img + sigma * rng.standard_normal(img.shape)
>>> sigma_hat = estimate_sigma(img, channel_axis=None)

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自scikit-image.org大神的英文原創作品 skimage.restoration.estimate_sigma。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。