¿Qué es el “Parámetro de Huella” en skimage.filters.rank.entropy? (Scikit-Image, Python)

Estoy tratando de replicar el siguiente ejemplo del paquete de documentación. Sin embargo, después de ajustar el parámetro ‘Footprint’ (en la función de entropía de skimage.filters.rank) con ‘disk(2)’ o ‘disk(10)’, obtengo una imagen más borrosa cada vez. La documentación indica “El vecindario expresado como un ndarray de 1’s y 0’s”, pero ¿qué representa el parámetro ‘Footprint’ en términos de píxeles y la fórmula de Entropía?

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from skimage import data
from skimage.util import img_as_ubyte
from skimage.filters.rank import entropy
from skimage.morphology import disk

rng = np.random.default_rng()

noise_mask = np.full((128, 128), 28, dtype=np.uint8)
noise_mask[32:-32, 32:-32] = 30

noise = (noise_mask * rng.random(noise_mask.shape) - 0.5
         * noise_mask).astype(np.uint8)
img = noise + 128

#entr_img = entropy(img, disk(2)) # prueba con otro 'Footprint'
#entr_img = entropy(img, disk(5)) # prueba con otro 'Footprint'
entr_img = entropy(img, disk(10))

fig, (ax0, ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(10, 4))

img0 = ax0.imshow(noise_mask, cmap='gray')
ax0.set_title("Objeto")
ax1.imshow(img, cmap='gray')
ax1.set_title("Imagen con ruido")
ax2.imshow(entr_img, cmap='viridis')
ax2.set_title("Entropía local")

fig.tight_layout()

Enlace al ejemplo: https://scikit-image.org/docs/dev/autoexamples/filters/plotentropy.html

Documentación de skimage.filters.rank.entropy: https://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.filters.rank.html#skimage.filters.rank.entropy