tb_cx_ifft — 2D typed op

• 데이터 종류: cimage → image

• 호출: fullseye.apply(img, "tb_cx_ifft", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

사용법

:func:cx_fft의 역연산: `ifft2(ifftshift(cx))`.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

With `real=True` (default) the real part is returned as an image (the

imaginary part is numerical dust for a spectrum that came from a real image);

with `real=False` the full complex spatial field is returned (holography /

coherent imaging, where the imaginary part carries signal). A real array is

FFT'd first (module convenience), making `cx_ifft` an involution on it.

Typed bridge of the 2d op `cx_ifft 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.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.