frequency op• データ種: voxel → voxel
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_fft_lowpass(vol, cutoff, spacing=None) (実装を直接呼ぶなら import volfreq; volfreq.vol_fft_lowpass(vol, cutoff, spacing=None)、台帳から引くなら ops3d.get("vol_fft_lowpass"))
ガウス低域通過: 1/cutoff より粗い構造を残す(ボクセル単位、または実寸)。
Finer detail is attenuated smoothly. Transfer exp(-f^2 / (2 cutoff^2)) — the DC level (mean intensity) passes unchanged. Typical use: extract the illumination/thickness drift.
手順: np.fft.rfftn で実 FFT → 各周波数 bin の大きさ |f| = sqrt(fz^2 + fy^2 + fx^2) に伝達関数 exp(-|f|^2 / (2 cutoff^2)) を掛ける → irfftn で戻す。入力と同じ (D, H, W) の float64 を返す(spacing を渡しても shape は変わらない)。
引数:
• cutoff: 正の有限値。spacing=None なら cycles/voxel(Nyquist = 0.5)、spacing=(sz, sy, sx)(mm、または spacing_mm を持つ volio.VolumeMeta)を渡すと cycles/mm。異方 voxel では軸ごとに fftfreq(n, d=spacing) で物理周波数に直すので、同じ物理構造が同じ扱いになる。
• 減衰は Gaussian で、|f| = cutoff で exp(-1/2) ≈ 0.61(brick-wall ではない。リンギングは出ない)。
検証(ValueError): 3-D でない / NaN・Inf / voxel 数が MAX_VOXELS(1 << 27) 超 / cutoff が非正・非有限・2 乗がアンダーフローするほど小さい / spacing が長さ 3 でない・非正。
注意: FFT は volume を周期的とみなす。向かい合う面の輝度差が大きいと wrap をまたいで漏れる(窓掛けは黙ってしない)。vol_fft_highpass は厳密にこの補集合 1 - lowpass で、両者の和は入力に一致する。
• 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_highpass · 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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