tb_lf_refocus — 2D `typed` op

• Datenarten: lightfield → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_lf_refocus", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

*Keine Abbildung: dieser Op nimmt lightfield als Eingabe. Ein Studio-Programm, das bei einem Bild beginnt, erreicht diesen Typ nicht — siehe die lauffähigen Beispiele unten.*

Verwendung

Shift-and-Add-Refokussierung: das bei *slope* fokussierte Synthetic-Aperture-Bild.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

Every view `(v, u) is shifted by (-s*(v - v_c), -s*(u - u_c))` — the

minus undoes the parallax of a point at slope `s` — and the shifted

views are averaged. Points at that slope add coherently and stay sharp;

everything else is smeared by an amount proportional to its slope

difference times the angular baseline. `slope=0` is the plane the array

was already focused on and returns the plain average of the views.

Ground truth it reproduces exactly (pinned in `tests/test_lightfield.py`):

a single-layer field synthesised at slope `s0 and refocused at s0`

with `edge="wrap" and an integer s0` returns the original texture to

5.6e-16; sweeping the slope, the variance of the result peaks at `s0`

(measured exactly on the sweep grid in all 18 texture/slope combinations

listed in the module docstring), and refocusing at `-s0` does *not* —

which is the check that catches a flipped shift sign.

Returns a `(H, W)` 2-D image.

Raises `ValueError`: *lf* not a valid light field, a non-finite or

over-large *slope* (:data:MAX_ABS_SLOPE), unknown *interp* / *edge*.

Typed bridge of the lightfield op `lf_refocus into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. This op has no tunable parameter; a and b` are unused.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• (noch keine)

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image` als Eingabe)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

Gleiche Kategorie (`typed`)

tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

tb_lf_refocus — 2D typed op