frequency op• 데이터 종류: voxel → voxel
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_fft_highpass(vol, cutoff, spacing=None)(구현을 직접 호출하려면 import volfreq; volfreq.vol_fft_highpass(vol, cutoff, spacing=None), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("vol_fft_highpass"))
가우스 고역통과 —— 1 - lowpass 의 엄밀한 보(둘의 합이 원본).
이 합은 부동소수점 정밀도로 성립하며, 테스트로 입증됨. DC 성분과느린 드리프트를 제거하고, 에지/텍스처는 유지한다. 출력은 부호가 있다(평균 ~ 0).
전달 함수는 1 - exp(-|f|^2 / (2 cutoff^2)). DC(f = 0)는 계수가 0이므로 평균휘도는 완전히 빠지고, |f| = cutoff에서 1 - 0.61 ≈ 0.39, 고주파일수록 1에 가까워진다. 반환값은 입력과 같은 (D, H, W)의 float64이며 부호 있음(음의 값을 포함). [0, 1]을 전제로 하는 후단(표시·vol_window_level 등)에 넘기려면 vol_stretch로정규화하거나, vol + highpass 형태로 사용한다.
인자: cutoff는 양의 유한값. spacing=None이면 cycles/voxel, spacing ((sz, sy, sx) 또는 volio.VolumeMeta)을 전달하면 cycles/mm.
검증(ValueError): vol_fft_lowpass와 같다(3-D가 아님 / NaN·Inf / MAX_VOXELS 초과 / cutoff·spacing 부정).
사용처: 조명 얼룩·두께 드리프트·배경 기울기의 제거(vol_fft_lowpass의 결과를빼는 것과 동치). 주기적으로 간주하는 FFT의 성질상, 면끼리의 휘도 차는 wrap으로 누설된다.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• deconv_fft_restore — py -3.11 examples_3d/deconv_fft_restore.py
voxel 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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