highpass_image — 2D `frequency` op

• Datenarten: image → image

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

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

highpass_image: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ highpass_image: Regler a durchfahren (Doku-Website)

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ highpass_image: andere Eingaben (Doku-Website)

*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*

Verwendung

Ein Hochpassfilter, der im Frequenzbereich die niedrigen Frequenzen (Radius <= 0.02+0.3*a) blockiert und den Rest über eine inverse FFT in den Realraum zurücktransformiert. Da das Ergebnis eine mittelwertfreie, vorzeichenbehaftete Antwort ist, wird es mit signed01 auf [0,1] abgebildet (0,5 entspricht Null, d. h. es ist normal, dass etwa die Hälfte der Pixel unter 0,5 liegt). Entspricht HALCONs highpass_image (Extract high frequency components from an image.).

a variiert den Grenzradius (Grenzfrequenz). b wird nicht verwendet. Achtung: wer einfach mit > 0.5 binarisiert, drückt fast die Hälfte der Pixel auf Schwarz (Details im docstring von _sh_freq).

Randbehandlung: auf die gegenüberliegende Seite umlaufen (periodisch) (gemessen; tools/impl2/border_probe.py).

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.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

highpass_image 0.40 0.50

▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen

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

• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py

• poc_river_surface_velocity — py -3.11 examples/poc_river_surface_velocity.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 · bandpass_image

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

highpass_image — 2D frequency op