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)。
mm with *spacing*), attenuates finer detail 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)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.