coherent op• Datenarten: keine → image2d (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.speckle_field(shape=(256, 256), cutoff=0.125, roughness_rad=None, polarizations=1, n_patterns=1, pixel_oversample=1, seed=0) (die Implementierung direkt: import coherent; coherent.speckle_field(shape=(256, 256), cutoff=0.125, roughness_rad=None, polarizations=1, n_patterns=1, pixel_oversample=1, seed=0); aus dem Register: opsoptics.get("speckle_field"))
Laser-Speckle-Intensität einer rauen Oberfläche, gesehen durch eine kreisförmige Pupille (image2d).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
Each pattern is a random phase screen (roughness_rad=None: uniform phase on [0, 2π) = fully developed; a number σφ: Gaussian phase of that standard deviation = partially developed) filtered by the coherent transfer function circ(ρ/ρc) and squared. polarizations (1 or 2) × n_patterns independent intensities are averaged (C = 1/√M for fully developed speckle). With pixel_oversample = s the field is drawn on an s-times finer grid and averaged over each s×s block — the pixel's area integration (cutoff stays in cycles per *output* pixel and must be ≤ 0.5·s). The mean intensity is normalised to 1 in expectation (not per image).
Ground truth (tests/test_coherent.py): exponential intensity (KS) with C = 1, gamma of order M with C = 1/√M, intensity autocorrelation = Airy amplitude squared, the Rice-type closed form for finite roughness, and pixel integration against speckle_reduction's exact integral.
Jeder optics-Operator prüft seine Eingabe vor der Berechnung (nichts rutscht stillschweigend durch):
• Einheiten stecken im Argumentnamen — _mm / _um / _deg / _mrad. Eine Verwechslung von mm und µm stürzt nicht ab, sondern liefert eine plausibel aussehende falsche Antwort; der Name verhindert das. Aus der Größenordnung wird nie auf die Einheit geschlossen.
• Strings lösen ValueError aus — float('50') gelingt, sodass ein ungeparster Konfigurationswert als Länge durchrutschen würde (gemessen: thin_lens('50', '200') lieferte plausible 66,667 mm). bool wird als implizite Hochstufung True == 1 ebenfalls abgelehnt.
• complex / Masked Arrays lösen ValueError aus (nur reelle Slots; das stille Verwerfen des Imaginärteils bzw. Abstreifen der Maske wird abgelehnt). NaN/Inf löst bei jeder Eingabe ValueError aus.
• Division durch null und Verwandtes wird namentlich abgelehnt: Brennweite 0, Krümmungsradius 0, Brechzahl <= 0, undurchlässige Blende (alles 0, die Normierung wird 0/0), PSF mit Summe <= 0, Stokes-Vektor mit S0 = 0 und ein Objekt im vorderen Brennpunkt (Bild im Unendlichen).
• Nur zwei Operatoren liefern einen nicht-endlichen Wert, und beide halten das vertraglich fest: depth_of_field liefert jenseits der hyperfokalen Distanz far_mm = inf (genau das bedeutet die hyperfokale Distanz), und gaussian_beam liefert an der Taille wavefront_radius_mm = inf (der Krümmungsradius einer ebenen Wellenfront). Beide liefern zusätzlich einen endlichen Partner (far_is_infinite / curvature_per_mm). Jedes andere stille NaN/Inf wird intern erkannt und löst ValueError aus — "float64 ist übergelaufen" und "die Antwort ist unendlich" sind verschiedene Aussagen; die erste wird nie im Gewand der zweiten geliefert.
• Größenobergrenzen: erzeugte Gitter durch optics.MAX_GRID (4096), übergebene Felder/PSFs/Blenden durch optics.MAX_FIELD_ELEMENTS (2^24), ABCD-Elementketten durch optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS (1024), Zernike durch MAX_ZERNIKE_TERMS (512) / MAX_ZERNIKE_ORDER (40) / MAX_ZERNIKE_BASIS (2^25). Damit werden Pfade fail-closed geschlossen, in denen ein kleines Argument eine riesige interne Allokation auslöst (gemessen: n_max=40 × 4096² braucht 108 GB).
• Physikalisch unmögliche Zustände werden ebenfalls abgelehnt: Stokes-Vektor mit Polarisationsgrad > 1, negative Transmission, negative Intensität und ungültige Zernike-Indizes wie ungerades n-|m|.
• Leitfaden zur Familie optics_imaging
• 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.
• poc_laser_line_speckle_floor — py -3.11 examples/poc_laser_line_speckle_floor.py
image2d als Eingabe)fraunhofer_pattern · pupil_psf · pupil_blur · psf_to_mtf · edge_spread · veiling_glare_index · emva_pair_statistics · emva_defect_pixels
coherent)coherent_image · speckle_statistics · laser_line_coherent · triangulation_speckle_limit · speckle_reduction
*Provenance: coherent.py — OPTICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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