fft_image_inv — 2D frequency op

Datenarten: imageimage

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

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

fft_image_inv: 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.*

*Die Ausgabe ist in einer viridis-artigen Falschfarbe dargestellt (dunkles Violett = klein, Gelb = groß), damit ein Feld von Größen — Abstand, Phase, Orientierung, Tiefe — lesbar ist.*

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

*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):

fft_image_inv: other inputs (docs site)

*Keine Farb-Eingabe (H,W,3) gezeigt: dieser Op behandelt den Farbkanal als dritte Raumachse (vermischt Kanäle). Pro Kanal aufrufen.*

Verwendung

Betrachtet das Eingabebild direkt als Array im Frequenzbereich, wendet eine inverse FFT an und bildet den Realteil mit `signed01 auf [0,1] ab (0,5 entspricht Null). HALCONs fft_image_inv (Compute the inverse fast Fourier transform of an image.) ist eigentlich ein Operator, der das von fft_image erzeugte komplexe Spektrum (Real-/Imaginärteil-Paar) zurückwandelt, doch da dieser Ersatz durch einen Pipeline-Vertrag beschränkt ist, der nur ein einzelnes Graustufenbild verarbeiten kann, handelt es sich um eine Annäherung, die die Pixelwerte unverändert als komplexes Array mit Imaginärteil 0 rücktransformiert (zu beachten: auch die direkte Weitergabe der Ausgabe von fft_image` ergibt keinen semantisch gültigen Hin- und Rückweg).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

`a, b` は未使用。

Vergleichbarkeit der Werte (gemessen): Die Ausgabe wird auf das Maximum des jeweiligen Bildes normiert (das Ausgabemaximum ist stets 1.0, und eine Skalierung der Eingabe lässt die Ausgabe unverändert). Werte sind daher nicht bildübergreifend vergleichbar — ein Merkmal gleicher Stärke erhält je nach dem stärksten Merkmal im Bild einen anderen Wert, und in einem Bild mit nur schwachen Merkmalen wird das Rauschen auf 1.0 angehoben. Für einen Vergleich über Bilder hinweg auf eine gemeinsame Referenz umskalieren.

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.

fft_image_inv 0.40 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

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

gallery2d_texture_freqpy -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.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 · highpass_image


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

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