frequency op• Data kinds: voxel → voxel
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_fft_highpass(vol, cutoff, spacing=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import volfreq; volfreq.vol_fft_highpass(vol, cutoff, spacing=None), registry से लेना हो तो ops3d.get("vol_fft_highpass"))
Gaussian high-pass — exact complement 1 - lowpass (दोनों का योग input के बराबर)।
यह योग float सटीकता तक सही है, tests में सिद्ध। DC level और धीमा drift हटाता है, edges/texture रखता है। Output signed है (mean ~ 0)।
Transfer function 1 - exp(-|f|^2 / (2 cutoff^2)) है। DC (f = 0) का coefficient 0 है, इसलिए mean luminance पूरी तरह हट जाती है, |f| = cutoff पर 1 - 0.61 ≈ 0.39, और ऊँची frequency पर यह 1 के क़रीब पहुँचता है। Return value input जैसा ही (D, H, W) का float64 है और signed है (negative values शामिल)। [0, 1] मानने वाले अगले चरणों (display, vol_window_level आदि) को देना हो तो vol_stretch से normalise करें, या vol + highpass के रूप में उपयोग करें।
Arguments: cutoff धनात्मक finite मान है। spacing=None पर cycles/voxel, spacing ((sz, sy, sx) या volio.VolumeMeta) देने पर cycles/mm।
जाँच (ValueError): vol_fft_lowpass जैसी ही (3-D न हो / NaN या Inf / MAX_VOXELS से ज़्यादा / cutoff या spacing गलत)।
कहाँ उपयोग करें: असमान illumination, thickness drift और background gradient हटाना (vol_fft_lowpass का परिणाम घटाने के बराबर)। FFT volume को periodic मानता है, इसलिए faces के बीच luminance का अंतर wrap से leak होता है।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• deconv_fft_restore — py -3.11 examples_3d/deconv_fft_restore.py
voxel को input के रूप में लेते हैं)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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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