frequency op• データ種: voxel → voxel
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_fft_highpass(vol, cutoff, spacing=None) (実装を直接呼ぶなら import volfreq; volfreq.vol_fft_highpass(vol, cutoff, spacing=None)、台帳から引くなら ops3d.get("vol_fft_highpass"))
ガウス高域通過 —— 1 - lowpass の厳密な補(2 つの和が元に戻る)。
The sum holds to float precision, proven in tests. Removes the DC level and slow drift, keeps edges/texture. Output is signed (mean ~ 0).
伝達関数は 1 - exp(-|f|^2 / (2 cutoff^2))。DC(f = 0)は係数 0 なので平均輝度は完全に落ち、|f| = cutoff で 1 - 0.61 ≈ 0.39、高周波ほど 1 に近づく。返り値は入力と同じ (D, H, W) の float64 で 符号付き(負の値を含む)。[0, 1] 前提の後段(表示・vol_window_level 等)に渡すなら vol_stretch で正規化するか、vol + highpass の形で使う。
引数: cutoff は正の有限値。spacing=None で cycles/voxel、spacing ((sz, sy, sx) または volio.VolumeMeta)を渡すと cycles/mm。
検証(ValueError): vol_fft_lowpass と同じ(3-D でない / NaN・Inf / MAX_VOXELS 超 / cutoff・spacing 不正)。
使いどころ: 照明むら・厚みドリフト・背景勾配の除去(vol_fft_lowpass の結果を引くのと同値)。周期的とみなす FFT の性質上、面どうしの輝度差は wrap で漏れる。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• deconv_fft_restore — py -3.11 examples_3d/deconv_fft_restore.py
voxel を入力に取れる)voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa
frequency)vol_fft_lowpass · vol_fft_bandpass
*Provenance: volfreq.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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