fullseye

surface_filter — ROUGHNESS `prepare` op

データ種: depth → depth
呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.surface_filter(z, dx, lambda_c=None, lambda_s=None, kind='gaussian', end_effect='reject', dy=None) (実装を直接呼ぶなら import roughness; roughness.surface_filter(z, dx, lambda_c=None, lambda_s=None, kind='gaussian', end_effect='reject', dy=None)、台帳から引くなら opsroughness.get("surface_filter"))
台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.surface_filter(...) は宣言 out 型 depth の値だけを返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.surface_filter.raw(...)、または roughness.surface_filter を直接呼ぶ。
- 本体の返り: (roughness, waviness)

使い方

高さ場を粗さとうねりに分ける(ISO 16610-21 のガウスフィルタ)。

戻り値は (roughness, waviness)。roughness が λc より短い成分、 waviness が長い成分で、end_effect="reject" でなければ roughness + waviness は入力(λs を掛けたあとの一次形状)に厳密に一致する。

引数 z 高さ場 z[i, j](行 = y、列 = x)。 dx, dy 標本間隔。dy=None は正方画素。 lambda_c 長波長側カットオフ(粗さ / うねりの境)。None なら分けない (waviness はゼロ配列)。 lambda_s 短波長側カットオフ(雑音を落とす S フィルタ)。None で無効。 kind "gaussian" のみ。他を渡すと 黙って代用せず 例外にする。 end_effect "reject"(既定) / "mirror" / "wrap"。下記。 dy 行方向の標本間隔(None = dx)。

★ 端の扱い(end_effect)—— ここがこの op を書いた理由畳み込みはカーネル半径 λc/2 のぶん、端で「無い所のデータ」を要る。規格(ISO 16610-28)は評価領域を両端 λc/2 ずつ削ることを前提にする。

"reject"(既定)—— 両端 ceil(λc/2/pitch) 標本を捨てる。出力は入力より小さい配列になる。捨てた領域は「測っていない」ので、これが唯一嘘のない選択肢。
"mirror" —— 鏡像で延長して同じ形を返す。端では面が偶関数だと仮定する。
"wrap" —— 循環畳み込み(FFT と同じ)。左端の続きが右端だと仮定する。

実測。真値は 704x704 の面をフィルタしてから中央 512x512 を切り出したもの(端の外側に本物のデータがある状態で計算した答え)。dx=1、λc=80、端の帯 = 外周 40 標本、そこでの真値の rms は 0.1932。

  面の状態     end_effect   端の帯の rms 誤差    中央部の rms 誤差
  傾きあり     wrap           4.3883 (2272 %)      0.0e+00 (0.000 %)
  傾きあり     mirror         0.1765 (  91 %)      0.0e+00 (0.000 %)
  傾き除去済   wrap           0.0111 ( 5.7 %)      4.4e-15 (0.000 %)
  傾き除去済   mirror         0.0115 ( 5.9 %)      4.4e-15 (0.000 %)
  (どれでも)  reject         —— 返さない ——      0.0e+00 (0.000 %)

読み取れること 4 つ: 1. 端の扱いは端でしか効かない。 中央部はどれも真値と厳密に一致する (カーネルが端に届かないので当然だが、確かめた)。 2. 最悪の組み合わせは「傾きを残したまま wrap」 —— 端の誤差が真値そのものの 23 倍。左端の続きが右端だと仮定するので、高さの違う 2 辺の継ぎ目に段差が立つ。 3. 傾きさえ除けば wrap と mirror に差は無い(5.7 % 対 5.9 %、 wrap がわずかに良い)。「循環畳み込みは常に悪い」ではなく「傾きを除かずに使うのが悪い」が正しい。 4. reject の代償は面積。512x512・λc=80 で 28.8 % を捨てる (432x432 が残る)。捨てる割合は 1 - (1 - λc/L)² で増えるので、 λc が評価長さの 1/4 を超えると半分近くを失う。

★ 透過率は規格どおりか(実測、λc=80、dx=1、整数周期の正弦を射影で測定)

  λ         うねり側    ISO 規格値    差
    0.000806     0.000000    +8.1e-04
    0.017206     0.013139    +4.1e-03
    0.058676     0.062500    -3.8e-03
    0.342826     0.338564    +4.3e-03
    0.509549     0.500000    +9.6e-03   ← 最大
    0.772150     0.762799    +9.4e-03
    0.937944     0.934550    +3.4e-03

カットオフ波長そのもので 0.5000 でなく 0.5095(相対 +1.9 %)。原因は規格が指定する打ち切り ±λc/2(= 2.67 σ)で、裾の 0.8 % が落ちるため。打ち切りを 4 σ(±0.75 λc)まで広げると最大誤差は 9e-05 に落ちる (実測)が、reject で捨てる帯が 1.5 倍になる。規格に合わせる側を採り、ずれを書く方を選んだ。粗さとうねりの和は常に入力に厳密一致する (上の表で roughness + waviness = 1.000000)ので、分配の境目が 1.9 % ずれるだけで、エネルギーが消えたり湧いたりはしない。

fail-closed

kind が "gaussian" 以外 / end_effect が既知の 3 つ以外。
lambda_c と lambda_s の両方が None(何もしない呼び出し)。
カットオフが Nyquist 波長 2*pitch 未満、または評価長さ超。
lambda_s >= lambda_c(帯域が空になる)。
"reject" で削ったあと配列が残らない。

詳しい使い方ガイド

surface_roughness ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

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。
アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

poc_surface_roughness — py -3.11 examples/poc_surface_roughness.py

型が繋がる次の op(`depth` を入力に取れる)

surface_form_remove · surface_params · surface_psd

同カテゴリ(`prepare`)

surface_form_remove

Provenance: roughness.py — ROUGHNESS 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)。

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