power_ln — 2D `frequency` op

• Datenarten: image → image

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

• HALCON-Äquivalent: power_ln (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

Verwendung

Ein Ersatz für das Leistungsspektrum eines komplexen Bildes. Die Implementierung ist identisch mit fft_generic: Sie wendet eine eigene FFT auf das Eingabebild an und gibt den Logarithmus der Amplitude, `log1p(|F|), normiert auf sein Maximum, zurück (teilt sich den fft_power-Zweig von _sh_freq`). a und b werden nicht verwendet.

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

HALCON の `power_ln`（複素画像のパワースペクトルを返す演算、通常は fft_generic 等が出力した複素画像を入力に取る）とは異なり、この実装は複素入力を受け取らず実画像から自前で FFT を計算する簡略近似。fft_generic とは実装上区別がない。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_texture_freq

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.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

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

• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py

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

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

Gleiche Kategorie (`frequency`)

lowpass · highpass · sk_butterworth · fft_image · power_real · power_byte · phase_rad · highpass_image

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

power_ln — 2D frequency op