出発点は 1 つの問いでした ―― 「複素数画像が使えるのはわかったが、4 元数画像も使えたら面白いことができるか?」
答え: 本物の能力差は 1 か所だけあります。 複素数の画素は 2 次元の値で、掛け算 exp(iθ)·z が回せる軸は 1 本しかありません。四元数の画素の純虚部 (0, R, G, B) は 3 次元ベクトルで、q·x·q* は色空間そのものの 3 次元回転になります。ここから 2 つのことが出てきます。
1. 2 次元信号に本物の位相が付く。 1 次元の解析信号 f + i·H(f) が作れるのは「90 度後ろ」の向きが 1 つに決まるからで、2 次元にはその向きがありません(向きを 1 つ選ぶ操作が、そのまま方向づきフィルタ束です)。等方的な一般化は Riesz 変換で、それは対 (R1 f, R2 f) なので、変換後の自然な値は 3 つ組 (f, R1 f, R2 f) ―― つまり四元数になります。その絶対値が局所振幅、偏角が局所位相、ベクトル部の向きが局所方位で、3 つが同時に、しかも等方的に出ます。これが Felsberg & Sommer (2001) のモノジェニック信号で、方向づきフィルタ束を持たずに位相ベースの処理ができます ―― フィルタは scales × orientations 本ではなく 2 本、方位は束に量子化されず画素ごとの連続値です。
2. 色に代数が付く。 RGB を純四元数 0 + R i + G j + B k と書くと(Sangwine 1996)、q·x·q* が「ある色相を別の色相へ回す」操作になります。チャンネルごとのパイプラインでは原理的に表現できません ―― チャンネルを混ぜないからです。
以上を 19 op / 7 カテゴリにしたのがこの族です(numpy のみ、台帳は opsquat.py、実体は quatimage.py):
• convert(3) — rgb_to_quaternion / quaternion_to_rgb / quat_norm: 色画像を純四元数へ入れる/戻す、画素ごとの絶対値。戻す側はスカラー部が残っていたら拒否します(無言の切り捨てを許さない)。
• algebra(3) — quat_conjugate_image / quat_normalize_image / quat_image_multiply: 共役、単位化(零画素は fail-closed)、画素ごとの Hamilton 積(side 必須)。
• riesz(5) — riesz_transform / monogenic_signal / monogenic_amplitude / monogenic_phase / monogenic_orientation: 2 次元の解析信号と、そこから読む振幅・位相・方位。
• color(2) — quat_color_rotate / quat_color_filter: 色空間の 3 次元回転と、色方向の抽出・除去。
• fourier(2) — qft2 / iqft2: 四元数フーリエ変換。非可換なので左右で別の変換、side は既定値なしの必須引数。
• motion(3) — riesz_motion_magnify / riesz_displacement / riesz_displacement_series: Riesz ピラミッドによるモーション増幅とサブピクセル変位計測(Wadhwa et al. 2014)。
• match(1) — quat_correlate: 色を見るテンプレートマッチング。スカラー部が一致度、ベクトル部が色のずれ方。
データ種は既存語彙の再利用が基本です: image2d(振幅・位相・方位マップ、quat_norm の出力 ―― 閾値・morphology・blob がそのまま掛かる)、rgbimage(specularity と共有の線形 RGB)、video / table / pairs(motionmag の規約をそのまま踏襲、riesz_displacement_series の (T,2) は dsp.spectrum に直に流せる)。新語は qimage ひとつだけで、(H, W, 4) float64・成分順 (w, x, y, z)(pose_quat と同じ並びにしてあるので、そちらで作った回転子をそのまま渡せます)。
| やりたいこと | 使う op | 置き場所 |
|---|---|---|
| 複素場・スペクトル・位相アンラップ・Wiener 逆畳み込み | cx_fft 系 / phase_unwrap / cx_wiener_deconvolve | complexops(重複しない。2 次元の解析信号は複素数の中に存在しない、というのがこの族の前提) |
| 位相ベースのモーション増幅・変位計測(複素ステアラブル版) | motion_magnify / phase_displacement / displacement_series | motionmag。同じ問いへの別解で、優劣は下の節に実測表がある。band_snr は再実装せず import して呼ぶので、2 つの増幅器は自分のコストを同じ物差しで報告する |
| 剛体変換の四元数(pose / 二重四元数 / スクリュー) | axis_angle_to_quat / quat_to_hom_mat3d ほか 28 関数 | pose_quat。quat_color_rotate はそこから import して回転子を作り行列にする。画像側に出てくるのはこの 2 つだけで、残りは並進・Euler 順序・スクリュー軸 = 四元数「画像」には引数の埋めようがない |
| 二色性反射モデル・鏡面分離・光源色推定 | specular_free_transform ほか | specularity。quat_color_filter(mode="remove") は同じ射影なので作り直さず delegate する(一致は偶然でなく構成による。実測 0.0) |
| 実数の方向づきエッジ応答 | tf_steerable_filter | backends_transform2。直交対でなく位相を持たず可逆でもないので、別物としてそのまま残す |
| 1 画素以上の運動・独立運動体 | optical_flow_lk / optical_flow_hs | flow。レジームが違う(こちらは帯域制限成分のサブピクセル変位) |
この族の Riesz 系 3 op は、既存の motionmag(複素ステアラブル)と同じ問いに対する別解です。同じクリップ・同じ閉形式の真値(Fourier 位相ランプ)・同じ帯域で突き合わせました。先に負けを書きます。
半径方向の帯域には方位の添字がありません。それがこの分解の身上(フィルタが 19 本ではなく 4 本)であると同時に、致命的な前提を持ち込みます ―― 1 つの帯域に入る成分が 1 つの平面波であること。同じオクターブに違う方位の格子が 2 つ入ると、モノジェニック信号の背後にある単一平面波モデルが単に偽になります。
| クリップ | Riesz 相対誤差 | steerable 相対誤差 |
|---|---|---|
| λ = (8, 16) px ―― synthesize_translation の既定 | 1.299e-01 | 4.441e-16 |
| λ = (8, 32) px ―― 2 オクターブ離す | 2.220e-16 | 0.0 |
| λ = (8, 8) px ―― 完全に同一帯域 | 6.256e-01 | 1.329e-02 |
例外も NaN も出ません。しかも変位に依りません ―― 小変位極限で誤差は 12.500%(A=0.01 px)、12.519%(0.1 px)、12.986%(0.5 px)で、変位を小さくしても消えない定数バイアスです(大変位では 14.490% @ 1 px、20.445% @ 2 px と悪化する)。「小さく測れば精度が上がる」という直感が効かない種類の誤りです。
2 オクターブ離すと機械精度に戻るので、原因は測定側でも数値誤差でもなく分解側の単一平面波モデルだと特定できています。実際の景色は大抵、1 オクターブに複数方位のテクスチャを持ちます ―― つまり悪いほうの条件が既定です。
この事実はドキュメントではなくテストで固定してあります(tests/test_quatimage.py::test_the_riesz_route_LOSES_on_multi_orientation_texture)。将来この失敗を黙って消す変更は、このテストを書き換えて理由を述べる必要があります。
> 独立検算との差について: 別の検証系では同じクリップで 6.49e-02 と出ます。これはちょうど半分で、理由は判明しています ―― そちらは (dx, dy) 2 成分の誤差を平均しており、この設定では dy が恒等的に 0(実測 max|dy| = 1.6e-16)なので、dx の 1.2986e-01 が 2 で割られて 6.4932e-02 になります。指標の畳み方の違いであって、所見の違いではありません。
波数ベクトルは Riesz ベクトルから読みます。ところが Riesz ベクトルは偶対称点(局所位相 0 または π ―― 明線・暗線の頂上)で消えます。そこでは振幅は満点のまま方位が定義されません。実測、1 成分クリップで 1024 / 4096 画素(25.0%)が rank 0 です。steerable 側は方位をフィルタから得るので 0 / 4096、退化しません。
該当画素は rank で印が付き重み 0 になるので答えを汚しませんが、変位場には穴が空きます。
「方位が連続値なので、4 方位の束が持たない角度の斜め構造で勝つはず」―― これは実測で起きません。steerable 束の raised-cosine 角度窓は既に厳密に内挿しています。
| 格子方位 | Riesz 相対誤差 | steerable 相対誤差 |
|---|---|---|
| 0.0 度 | 3.331e-16 | 0.0 |
| 20.6 度 | 4.441e-16 | 4.441e-16 |
| 45.0 度 | 4.441e-16 | 4.441e-16 |
| 69.4 度 | 4.441e-16 | 4.441e-16 |
| 90.0 度 | 3.331e-16 | 0.0 |
1 帯域に 1 成分だけの場合(モノジェニック信号自身の前提が成り立つ場合)、両者は同じです ―― d = 0.001 px で 1.46e-13 / 1.69e-13、0.1 px 以上では両方とも 0.0 から 4.4e-16 の間。そして 両方とも同じ場所で崩れます: 3.06 px では両方とも機械精度、3.07 px では両方とも相対誤差 1.573。
これは経験的な閾値ではなく閉形式です。時間平均を位相の基準にすると、その基準の振幅は J0(k·A) に比例し、第一零点 k·A = 2.4048 で基準の位相が π 反転します。8 px 格子なら A = 2.4048/(2π/8) = 3.0619 px ―― 表の崩れる位置そのものです。天井は分解側ではなく「時間平均を基準に使っている」ことの性質なので、Riesz に替えても上がりません。上げたければ基準の取り方を変える必要があります。
雑音下で約 2 倍正確。 4 本の帯域しか作らないので、雑音しか入っていない部分帯域が正規方程式に参加する数が 19 本より少ない ―― 構造的な理由があります(1 成分、A = 0.5 px)。
| sigma | Riesz 相対誤差 | steerable 相対誤差 |
|---|---|---|
| 0.001 | 1.812e-05 | 2.329e-05 |
| 0.01 | 3.008e-04 | 5.119e-04 |
| 0.05 | 4.047e-03 | 8.670e-03 |
速い。 64x64x64 クリップ、best of 7: 変位計測 0.0888 s 対 0.1063 s(1.20 倍)、増幅 0.1034 s 対 0.2163 s(2.09 倍)(独立検算では増幅 2.21 倍)。作る部分帯域が 4 本対 19 本の割には差が小さいのは、Riesz の 1 帯域が逆 FFT を 3 回(帯域画像・R1・R2)使うのに対し steerable の 1 帯域は 1 回だからです。
増幅そのものの品質はほぼ互角です(0.2 px / sigma=0.01、画像 SNR 変化 dB と帯域線形性):
| alpha | 画像 SNR 変化 Riesz | 同 steerable | 帯域線形性 Riesz | 同 steerable |
|---|---|---|---|---|
| 2 | -4.8611 | -4.8260 | 0.937704 | 0.935433 |
| 4 | -10.3616 | -10.3504 | 0.861162 | 0.858130 |
| 8 | -15.3515 | -15.5097 | 0.629948 | 0.628597 |
alpha = 1 の恒等性は 5.55e-16(steerable 7.77e-16)、利得は 独立な推定器で測って 12 桁一致(alpha = 0 / 2 / 4 / -1 / 20 のすべて、反転も含む)。運動 SNR は決して上がりません ―― 帯域内の位相を alpha 倍すれば帯域内の雑音も同じだけ増えるからで、増幅は見せる技術であって測る技術ではありません。
1 オクターブに複数方位が入る景色 ―― つまり普通の景色 ―― では steerable を使ってください。この族が向くのは狭帯域の被写体、雑音の多いクリップ、そして 2 倍の速度が効く場面です。四元数はモノジェニック信号を持つための正しい入れ物で、方位をただで付けてきます。しかし測定を良くはしません。
できる(チャンネルごとには原理的に不可能)。 純赤 (1,0,0) を青軸まわりに 90 度回すと (-2.2e-16, 1.0, 0.0) になります。チャンネルごとのフィルタは対角行列を掛けるだけなので、零のチャンネルから緑を作れません ―― 利得が 0 でも 1 でも -3.5 でも 1e6 でも緑は 0 のままです。灰色軸の射影 I - g gᵀ についても同じで、最良の対角近似との差は作用素ノルムで ‖P − diag(P)‖₂ = 0.666667、純赤 1 画素での誤差は 0.471405(正解 (0.666667, -0.333333, -0.333333) に対し最良対角は (0.666667, 0, 0) までしか届かない)。これは調整不足ではなく構造です。
できない差(3x3 行列でも同じことができる)。 SO(3) と単位四元数は同型なので、この族の色回転は 3x3 直交行列と完全に同じ写像です ―― 明示的な Rz(30 度) との差は 2.220e-16、画素ごとの pose_quat.quat_rotate_point_3d との差は 4.441e-16、往復は 2.220e-16、色の大きさの保存も 2.220e-16。四元数固有の利得は表現の閉性だけで、それも極めて小さい: 10 万回のランダム微小回転を合成すると、四元数(毎回再正規化、除算 4 回)のノルム逸脱は 0.0、行列(掛けるだけ、再直交化なし)は |RᵀR − I| = 4.33e-14。
> この数字については訂正の履歴があります。 初版では行列側が 4.4e-10 と出て、四元数の決定的な優位に見えました。原因は四元数でも行列でもなく、pose_quat が norm + 1e-12 で割っていたために毎ステップ僅かに非直交な行列を 10 万回積んでいたことでした(2026-09-01 に厳密除算へ修正済み)。正しい値は 4 桁小さい 4.33e-14 ―― ただの丸めです。自分の作っているものに都合の良い数字が出たら、それを最初に測り直す。
QFT は何も買いません。 対称分解が色チャンネルについて線形なので、四元数フーリエ変換は 3 回のチャンネル FFT の固定された線形再結合にすぎません ―― R・G・B 平面の fft2 3 回から qft2(q, "left") を組み直すと 1.14e-13 で一致します。速くもなりません: 256x256、best of 20 で 8.246 ms 対 3.409 ms、約 2.4 倍遅い(実数変換 4 本分のデータを動かし、対称分解の詰め替え代を払うため)。買えるのは「4 つの数が 1 つの代数対象であり続ける」ことだけです。過大に売らないこと。
本物なのは左右が別物であることのほうです(次節)。
四元数の積は可換ではないので、「四元数フーリエ変換」は核をどちら側から掛けるかで2 つの別の変換になります。**side に依存する op はすべて side を既定値なしの必須引数**にしてあります(qft2 / iqft2 / quat_image_multiply。quat_color_filter の mode も同じ扱い)。既定値を置くことは呼び出し側に代わって黙って選ぶことで、間違った側は例外も NaN も出さず、もっともらしい別の答えを返します。
取り違えるとどれだけ違うかを測ってあります:
• 回転子を左から掛けた場合と右から掛けた場合: max|L − R| = 3.143、mean 0.4948 ―― データ自身の振れ幅が 3.372 なので、答えがデータと同じだけ違う。
• 左右の QFT スペクトル: ランダム色画像で max|F_L − F_R| = 33.35(ピーク係数 892.9 の 3.7%)、二色性レンダリングで 19.11(1045 の 1.8%)。
• 往復で側を取り違えた場合 ―― iqft2(qft2(q, "left"), "right") ―― ランダム色画像で max|err| = 1.113(データの振れ幅 0.9994)。つまり完全に別の絵。危ないのはむしろ灰色軸に偏った画像のほうで、そこでは誤差 0.054(振れ幅 1.076)、目視では通ってしまう大きさです。
文字列は正確一致でのみ通します("Left" は拒否)。大文字小文字を吸収すると、打ち間違いが推測で通ってしまうからです。
qimage プールには意味の違う 2 種類が入ります ―― モノジェニック信号 (band, R1, R2, 0) と色四元数 (0, R, G, B)。構造はどちらも (H, W, 4) float64 なので、形状検査では区別できません。色画像を monogenic_orientation に渡すと atan2(G, R) という滑らかで完全にもっともらしい方位マップが返ります ―― 何のでもない方位マップが。
そこでデータそのもので機械的に判定します: モノジェニック信号の k 成分は構成上恒等的に 0、色四元数の k 成分は青チャンネルで O(1)。相対 1e-9 を超えたら拒否します(2 回の FFT を通った本物の 0 は 1e-16 台、青チャンネルは 1e0 台。その間には何も住んでいません)。逆向きも同じで、quaternion_to_rgb はスカラー部が残っていたら拒否します(allow_scalar=True で明示的に opt-in できる)。
この族の実装中に、零点との比較が実バグを 1 件掘り出しました。 変位計測の波数ベクトルを、最初は steerable 側と同じ式 Im(conj(z)·∂z)/|z|² で求めていました。ところがモノジェニック信号の基準は構成上 Im ≥ 0 なので、その偏角は [0, π] に折り畳まれています。折り畳まれた位相の微分は画像の半分で符号が逆です。
結果は例外でも NaN でもなく、振幅に依らない 23.42% の定数バイアスでした。加えて sigma = 0.001 の雑音で 89 倍という壊れ方をしました。どちらも「動いている」ように見えます。
閉形式の恒等式で直しました。局所平面波 A cos ψ について、帯域画像とその Riesz 対は
∂ₓI = −|k|·R1 , ∂_yI = −|k|·R2
を厳密に満たします。方位が反転すると両辺が同時に反転するので、modulo-π の曖昧さに免疫があります。修正後は 1 成分クリップで 2.2e-16。この経緯はコードのコメントに残してあります ―― 失敗した実装も消さずに記録する。
• **文字列・bool・complex・masked・NaN/Inf は全入力で ValueError**。float("4") は成功してしまうので、未パースの設定値が角度として通り抜けます。True == 1 の暗黙昇格も拒否(gain なら恒等、fps なら 1 Hz 時間軸になる)。
• 回転子の退化を二重に塞ぐ。quat_color_rotate は回転子を引数に取りません(軸と角度を取ります)ので、非単位の回転子 ―― 回転に拡大縮小が混じったもの ―― はそもそも表現できません。加えて零軸を名指しで拒否し、出来上がった回転子のノルムも検査します。上流の pose_quat も 2026-09-01 に零長 fail-closed へ直りましたが、下流の砦は残します(依存先が正しく振る舞う間しか成立しない検査は検査ではない)。quat_normalize_image も零画素を拒否します ―― 色画像に真っ黒な画素 (0,0,0,0) は普通にあり、norm + eps で割ると零が返り、それを回転子に使うと単位行列になるからです。
• サイズ上限は float64 昇格の前に効かせる。MAX_PIXELS(2²⁴)、MAX_FRAMES(4096)、MAX_PYRAMID_ELEMENTS(2²²)、MAX_SCALES(8)、MAX_ALPHA(200)。昇格の後に検査しても、防ぐはずのコピーは既に要求済みです ―― この教訓は specularity._precheck_size に記録されています。テストは broadcast_to で「巨大な形だがメモリ 0」の配列を使うので、順序を間違えていれば 2 GB を確保しようとして落ちます。
• 時間帯域はクリップ自身のサンプリングに照らして検証: fps <= 0、DC に触れる帯域(運動ではなくシーンの位置を増幅してしまう)、Nyquist 超え(黙って折り返さず拒否)、fps/T より狭い空の帯域(黙って零を返してしまう)。
• 退化形状は変換せず拒否: 1x1 画像、T = 1、4x4 未満のフレーム、2 px 以下の波長(Nyquist 越え)。定数画像は例外ではなく厳密な零と rank 0 を返します(丸め雑音を丸め雑音で割った数を返さない)。
構造解析の筋 ―― 1 枚の画像から局所の振幅・位相・方位を取り、既存の 2-D 族へ戻す。データ種は image2d → qimage → image2d で繋がるので、方位マップをそのまま閾値・morphology・blob に流せます。
Mermaid 図(ソース):
flowchart LR
A[image2d 入力画像] --> B[monogenic_signal 帯域と Riesz 対]
B -->|qimage| C[monogenic_amplitude 局所コントラスト]
B -->|qimage| D[monogenic_phase 局所位相 構造の種類]
B -->|qimage| E[monogenic_orientation 局所方位 連続値]
C -->|image2d| F{マスクは hypot R1 R2 で作る}
E --> F
F --> G[既存の 2-D 族 閾値 morphology blob]
色の筋 ―― 色を回す・落とす・照合する。rgbimage から入り rgbimage へ戻るので、specularity の二色性反射ファミリと同じ土俵に居続けます。
Mermaid 図(ソース):
flowchart LR
P[rgbimage 線形 RGB] --> Q[rgb_to_quaternion 純四元数]
Q -->|qimage| R[quat_color_rotate 色空間の 3 次元回転]
Q -->|qimage| S[quat_color_filter remove または keep]
Q -->|qimage| T[qft2 side 必須]
T -->|qimage| U[iqft2 同じ side]
Q -->|qimage| V[quat_correlate 色を見る照合]
V -->|スカラー部| W[一致度]
V -->|ベクトル部| X[色のずれ方 軸と角度]
R --> Y[quaternion_to_rgb スカラー部が残れば拒否]
S --> Y
運動の筋 ―― motionmag と同じ video 種で入り、同じ table / pairs で出るので、2 つの解を差し替えて比較できます(比較そのものが tests/test_quatimage.py に入っています)。
Mermaid 図(ソース):
flowchart LR
V1[video フレーム列] --> V2[riesz_displacement 変位場]
V1 --> V3[riesz_motion_magnify 増幅]
V1 --> V4[riesz_displacement_series 全画面の波形]
V2 -->|table dx dy rank| V5{rank 0 の穴を確認}
V3 -->|table video と SNR| V6{運動 SNR は上がらないことを確認}
V4 -->|pairs T 2| V7[dsp.spectrum 共振周波数]
import quatimage as Q # 1) 局所の振幅・位相・方位を一度に取る mono = Q.monogenic_signal(image, wavelength_px=8.0) amp = Q.monogenic_amplitude(mono) ori = Q.monogenic_orientation(mono) live = (mono[..., 1] ** 2 + mono[..., 2] ** 2) ** 0.5 > 0.1 # 振幅ではなく |R| でマスク # 2) 色空間の回転 ― チャンネルごとにはできない操作 q = Q.rgb_to_quaternion(rgb) turned = Q.quaternion_to_rgb(Q.quat_color_rotate(q, (0.0, 0.0, 1.0), 1.57)) # 3) 灰色軸を落として色味だけ残す(鏡面不変部分空間) chroma = Q.quat_color_filter(q, (1.0, 1.0, 1.0), "remove") # mode に既定値はない # 4) 四元数フーリエ変換 ― side は必須、往復は同じ side で spec = Q.qft2(q, "left") back = Q.iqft2(spec, "left") # "right" にすると別の絵 # 5) サブピクセル変位(狭帯域の被写体向け。広帯域なら motionmag を使うこと) series = Q.riesz_displacement_series(video, 3.0, 5.0, 32.0) # (T, 2) の dx, dy
• Riesz 変換 / モノジェニック信号: M. Felsberg & G. Sommer, *The monogenic signal*, IEEE Trans. Signal Processing 49(12), 3136-3144 (2001)。局所振幅・位相・方位を同時に与える 2 次元の解析信号。
• Riesz ピラミッドによるモーション増幅: N. Wadhwa, M. Rubinstein, F. Durand, W. T. Freeman, *Riesz Pyramids for Fast Phase-Based Video Magnification*, ICCP 2014。帯域を I·cos(shift) − R_proj·sin(shift) で描き直す構成はここ。
• 位相ベースのモーション処理(比較対象の系譜): Wu et al., ACM TOG 31(4) 2012(時間帯域通過による Eulerian 増幅)/ Wadhwa et al., ACM TOG 32(4) 2013(振幅でなく位相を増幅する)。
• 四元数による色画像 / 超複素フーリエ変換: S. J. Sangwine, *Fourier transforms of colour images using quaternion, or hypercomplex, numbers*, Electronics Letters 32(21), 1979-1980 (1996)。T. A. Ell & S. J. Sangwine, *Hypercomplex Fourier transforms of color images*, IEEE TIP 16(1), 22-35 (2007) ―― 対称分解による高速化と左右変換の区別。
• 四元数相関: S. J. Sangwine & T. A. Ell, *Hypercomplex auto- and cross-correlation of color images*, ICIP 1999。
• 鏡面不変部分空間(quat_color_filter が委譲する射影): S. P. Mallick, T. Zickler, D. J. Kriegman, P. N. Belhumeur, *Beyond Lambert: Reconstructing specular surfaces using color*, CVPR 2005。
• ステアラブルピラミッド(比較対象の分解): Freeman & Adelson, IEEE PAMI 13(9) 1991 / Simoncelli & Freeman, ICIP 1995。
qft2 の高速経路は対称分解によるものですが、定義から素直に書いた O(N²) の四元数 DFT と突き合わせて検証してあります(3 通りの変換軸 × 左右の 6 組合せすべてで最大誤差 8.2e-15)。速い経路が自分自身を基準にすることは許していません。内部基底 nu の取り方が結果を変えないことも独立実装で確認済み(最大差 1.4e-14)。
• **riesz_transform を生画像に掛けたときの Nyquist 残差は無視できません。 実部を取ることで自己共役ビンの寄与を落としますが、ランダム画像ではそれが実部の L1 の 16.17% に達します(乱数画像は Nyquist 隅にエネルギーを持つため)。帯域通過後は厳密に零**(実測 4.1e-17 対 信号 2.1e-01)―― monogenic_signal がまず帯域通過するのはこのためで、生画像への riesz_transform は注意して読んでください。
• 方位は「振幅の高い所」でも退化します。 マスクすべきは monogenic_amplitude ではありません。45 度格子での実測、方位誤差が最悪の画素は誤差 0.2764 rad、そこでの振幅は 1.0000(満点)、hypot(q[...,1], q[...,2]) は 6.8e-16。マスクは Riesz ベクトルの大きさに掛けること。 振幅でマスクすると偶対称点を素通しします。
• **quat_correlate の角度読み取りが厳密なのは、色が回転軸に直交する平面にある時だけです。その条件下では 30 度回転が 30.000000 度、スカラー比が 0.866025 = cos 30 度**、ベクトル方向が (0, 0, -1)(共役が積の左にあるので回転軸の符号反転)。条件を外れると、一様乱数の色で 30 度回転が 22.53 度、軸が (0.247, 0.419, -0.874) と出ます ―― 画素ごとの外積の和を取ることに内在する偏りで、結果からは検出できません。前提は契約の一部です。
• **qimage の型としての危うさ。** (H, W, 4) float64 は voxel / sdf / labels / video / score / histcube の述語も同時に満たします(いずれも ndim == 3 だけを見るため)。逆向きは安全で、既存プールのどれも shape[2] == 4 を満たしません。台帳のどの op も qimage をそれらの型として宣言しないので混入経路はありませんが、**手で配線するときに qimage を video 欄へ流すと、32x32x4 が「32 フレームの 32x4 クリップ」として読まれ、例外なく数字が返ります**。型は入れ物の形ではなく意味の約束です。
• 増幅は測定ではありません。 riesz_motion_magnify は運動 SNR を改善しません(帯域内の位相を alpha 倍すれば帯域内の雑音も同じだけ増える)。改善するように見える指標があれば測り方を疑ってください ―― 帯域外から雑音床を推定する素朴な SNR は、増幅済みクリップに対して起きていない改善を報告します。この族は motionmag.band_snr を呼んだうえで利得補正済みの motion_snr_out_db を返します。
• 色回転は四元数の専売ではありません。 3x3 行列で同じことができます(2.2e-16 で一致)。この族を使う理由は「色も Riesz も同じ代数で扱える」ことであって、回転そのものの優位ではありません。
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.