「mrcFFTFiltering」の版間の差分

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(→‎フィルタ画像: -v1 10 0 -v2 0 10 -sx 1 -sy 1)
 
(2人の利用者による、間の15版が非表示)
行14: 行14:
 
<td>-i</td>  
 
<td>-i</td>  
 
<td>必須</td>  
 
<td>必須</td>  
−
<td>入力ファイル: [[mrcImage]]</td>  
+
<td>入力ファイル: [[mrcImage]](FFT)</td>  
 
<td>NULL</td>  
 
<td>NULL</td>  
 
</tr>  
 
</tr>  
行20: 行20:
 
<td>-o</td>  
 
<td>-o</td>  
 
<td>必須</td>  
 
<td>必須</td>  
−
<td>出力ファイル: [[mrcImage]](フィルタ画像)</td>  
+
<td>出力ファイル: [[mrcImage]](FFT, フィルタ画像)</td>  
 
<td>NULL</td>  
 
<td>NULL</td>  
 
</tr>  
 
</tr>  
行26: 行26:
 
<td>-IQ</td>  
 
<td>-IQ</td>  
 
<td>選択</td>  
 
<td>選択</td>  
−
<td>出力: IQ MAP</td>  
+
<td>出力ファイル: [[mrcImage]](FFT, IQマップ)</td>  
 
<td>NULL</td>  
 
<td>NULL</td>  
 
</tr>  
 
</tr>  
行105: 行105:
  
 
== 実行例 ==
 
== 実行例 ==
−
===入力ファイルの画像===
+
===入力ファイルの画像1===
 +
　(80x80)の画像が10x10のタイリングされた画像（繰り返し画像のモデル）。従って、そのフーリエ変換は、(10, 0), (0, 10)を単位とするフーリエパターンを示す。
 +
実施したプログラムは以下の通り
 +
mrcImageFFT -i Input-B120-Cr.noise.mrc -o Input-B120-Cr.noise.fft
 +
mrcFFTFiltering -i Input-B120-Cr.noise.fft -o Input-B120-Cr.noise.mask -sx 1 -sy 1 -v1 10 0 -v2 0 10 -m 0
 +
mrcImageFFT -i Input-B120-Cr.noise.mask -o Input-B120-Cr.noise.fil
 +
 
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Input-B120-Cr.noise.mrc.png]] (原画像)</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">5.8388e-05 (34, 19, 25)<br>
 +
0 (0, 0, 0)<br>
 +
255<br>
 +
104.027<br>
 +
0.130034<br></p>
 +
</td>
 +
</tr>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Input-B120-Cr.noise.mag.png]]（入力フーリエ画像）</td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
 
 +
====オプション　-v1, -v2====
 +
=====フィルタ画像: -v1 10 0 -v2 0 10 -sx 1 -sy 1 =====
 +
　-v1 -v2により、(10, 0), (0, 10)を単位としたマスクを大きさ(1, 1)でかけたもの。格子点の間のノイズが無くなっていることが分かる。その逆フーリエ変換像は、平均化されていることが分かる。
 +
 
 +
　フィルターの大きさ、画像の大きさから、(10/800, 10/800) (フィルタの距離(10)/画像の大きさ(800))でフィルタ像がフーリエ空間でかかり、その逆数である(80x80)の繰り返し周期で画像を重ねて平均化したことになる。
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Input-B120-Cr.noise.mask.mag.png]]（フィルタ像をフーリエ変換した画像([[mrcImageFFT]]による)）</td>
 +
              </tr>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Input-B120-Cr.noise.fil.png]]（フィルタ像をフーリエ変換した画像([[mrcImageFFT]]による)）</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">36.6 (1, 0, 0)<br>
 +
213.4 (0, 0, 0)<br>
 +
117.993<br>
 +
256.67331<br>
 +
0.0320916<br></p>
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
 
 +
===入力ファイルの画像2===
 
<table>  
 
<table>  
 
<tr>  
 
<tr>  
行126: 行180:
 
===オプション　-vx, -vy===
 
===オプション　-vx, -vy===
 
====vx=8で実行====  
 
====vx=8で実行====  
 +
=====フィルタ画像=====
 
<table>  
 
<table>  
 
<tr>  
 
<tr>  
行140: 行195:
 
0.54441<br>  
 
0.54441<br>  
 
0.000777729<br></p>  
 
0.000777729<br></p>  
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
 +
=====IQマップ=====
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Outdata(IQ)-vx-mrcFFTFiltering.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">-8 (0, 0, 0)<br>
 +
0.90309 (35, 0, 0)<br>
 +
0.00839497<br>
 +
0.112243<br>
 +
0.000160347<br></p>
 
</td>  
 
</td>  
 
</tr>  
 
</tr>  
行145: 行219:
  
 
====vy=8で実行====  
 
====vy=8で実行====  
 +
=====フィルタ画像=====
 
<table>  
 
<table>  
 
<tr>  
 
<tr>  
行159: 行234:
 
0.544401<br>  
 
0.544401<br>  
 
0.000777716<br></p>  
 
0.000777716<br></p>  
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
 +
=====IQマップ=====
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Outdata(IQ)-vy-mrcFFTFiltering.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">-8 (0, 0, 0)<br>
 +
0.90309 (35, 0, 0)<br>
 +
0.00839497<br>
 +
0.112243<br>
 +
0.000160347<br></p>
 
</td>  
 
</td>  
 
</tr>  
 
</tr>  
行164: 行258:
  
 
====vx=8, vy=8で実行====  
 
====vx=8, vy=8で実行====  
 +
=====フィルタ画像=====
 
<table>  
 
<table>  
 
<tr>  
 
<tr>  
行178: 行273:
 
0.544427<br>  
 
0.544427<br>  
 
0.000777752<br></p>  
 
0.000777752<br></p>  
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
 +
=====IQマップ=====
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Outdata(IQ)-vxvy-mrcFFTFiltering.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">-8 (0, 0, 0)<br>
 +
0.90309 (35, 0, 0)<br>
 +
0.00839497<br>
 +
0.112243<br>
 +
0.000160347<br></p>
 
</td>  
 
</td>  
 
</tr>  
 
</tr>  
行183: 行297:
  
 
===オプション　-sx, -sy===
 
===オプション　-sx, -sy===
−
====sx=2, sy=4, vx=8, vy=8で実行====  
+
====sx=6, sy=7, vx=8, vy=8で実行====
 +
=====フィルタ画像=====
 
<table>  
 
<table>  
 
<tr>  
 
<tr>  
行193: 行308:
 
標準誤差<br></p>  
 
標準誤差<br></p>  
 
</td>  
 
</td>  
−
<td><p align="left">0 (2, 0, 0)<br>  
+
<td><p align="left">0 (4, 0, 0)<br>  
 
269.463 (0, 0, 0)<br>  
 
269.463 (0, 0, 0)<br>  
−
0.00415725<br>  
+
0.00688687<br>  
−
0.704849<br>  
+
0.71187<br>  
−
0.00100693<br></p>  
+
0.00101696<br></p>  
 
</td>  
 
</td>  
 
</tr>  
 
</tr>  
 
</table>
 
</table>
 +
 +
=====IQマップ=====
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Outdata(IQ)-sxsy-mrcFFTFiltering.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">-8 (0, 0, 0)<br>
 +
1.50291 (3, 27, 0)<br>
 +
0.0084064<br>
 +
0.11238<br>
 +
0.000160543<br></p>
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
  
 
===オプション　-negF00===
 
===オプション　-negF00===
−
====negF00, sx=2, sy=4, vx=8, vy=8で実行====  
+
====negF00, sx=6, sy=7, vx=8, vy=8で実行====
 +
=====フィルタ画像=====
 
<table>  
 
<table>  
 
<tr>  
 
<tr>  
行214: 行349:
 
</td>  
 
</td>  
 
<td><p align="left">0 (0, 0, 0)<br>  
 
<td><p align="left">0 (0, 0, 0)<br>  
−
159.06 (1, 0, 0)<br>  
+
14.4944 (3, 0, 0)<br>
−
0.0022833<br>  
+
0.0032098<br>
−
0.356441<br>  
+
0.0723565<br>
−
0.000509201<br></p>  
+
0.000103366<br></p>
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
 
 +
=====IQマップ=====
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Outdata(IQ)-negF00-mrcFFTFiltering.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">-8 (0, 0, 0)<br>
 +
1.50291 (3, 27, 0)<br>
 +
0.00840952<br>
 +
0.112382<br>
 +
0.000160546<br></p>
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
 
 +
 
 +
===オプション　-v1, -v2===
 +
====v1=(8, -8)で実行====
 +
=====フィルタ画像=====
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Outdata-v1-mrcFFTFiltering.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">0 (1, 0, 0)<br>
 +
269.463 (0, 0, 0)<br>
 +
0.00110395<br>
 +
0.544399<br>
 +
0.000777712<br></p>
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
 
 +
=====IQマップ=====
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Outdata(IQ)-v1-mrcFFTFiltering.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">-8 (0, 0, 0)<br>
 +
0.90309 (35, 0, 0)<br>
 +
0.00823144<br>
 +
0.11731<br>
 +
0.000167586<br></p>
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
 
 +
====v1=(8, -8), v2=(8, 8)で実行====
 +
=====フィルタ画像=====
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Outdata-v1v2-mrcFFTFiltering.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">0 (1, 0, 0)<br>
 +
269.463 (0, 0, 0)<br>
 +
0.00112683<br>
 +
0.544411<br>
 +
0.00077773<br></p>
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
 
 +
=====IQマップ=====
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Outdata(IQ)-v1v2-mrcFFTFiltering.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">-8 (0, 0, 0)<br>
 +
0.90309 (35, 0, 0)<br>
 +
0.00765001<br>
 +
0.133781<br>
 +
0.000191115<br></p>
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
 
 +
====v1=(8, -8), v2=(8, 8), sx=6, sy=7で実行====
 +
=====フィルタ画像=====
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Outdata-v1v2sxsy-mrcFFTFiltering.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">0 (4, 0, 0)<br>
 +
269.463 (0, 0, 0)<br>
 +
0.00520388<br>
 +
0.710258<br>
 +
0.00101465<br></p>
 +
</td>
 +
</tr>
 +
</table>
 +
 
 +
=====IQマップ=====
 +
<table>
 +
<tr>
 +
<td>[[画像:Outdata(IQ)-v1v2sxsy-mrcFFTFiltering.png]]</td>
 +
<td><p align="left">最小<br>
 +
最大<br>
 +
平均値<br>
 +
標準偏差<br>
 +
標準誤差<br></p>
 +
</td>
 +
<td><p align="left">-8 (0, 0, 0)<br>
 +
0.90309 (35, 0, 0)<br>  
 +
0.00838691<br>  
 +
0.112204<br>  
 +
0.000160291<br></p>  
 
</td>  
 
</td>  
 
</tr>  
 
</tr>  
 
</table>
 
</table>

2017年11月16日 (木) 16:46時点における最新版

mrcFFTFilteringとはEosのコマンドである。


オプション一覧

メインオプション

オプション 必須項目/選択項目 説明 デフォルト
-i 必須 入力ファイル: mrcImage(FFT) NULL
-o 必須 出力ファイル: mrcImage(FFT, フィルタ画像) NULL
-IQ 選択 出力ファイル: mrcImage(FFT, IQマップ) NULL
-vx 選択 Vector(x) 0
-vy 選択 Vector(y) 0
-v1 選択 Vector(v1): (v1x, v1y) (0, 0)
-v2 選択 Vector(v2): (v2x, v2y) (0, 0)
-sx 選択 Size(x) 1
-sy 選択 Size(y) 1
-negF00 選択 Neglext F00
-c 選択 コンフィグファイル設定 NULL
-m 選択 モードを設定 0
-h 選択 ヘルプを表示 　

モードの詳細

モード 説明
0


実行例

入力ファイルの画像1

　(80x80)の画像が10x10のタイリングされた画像（繰り返し画像のモデル）。従って、そのフーリエ変換は、(10, 0), (0, 10)を単位とするフーリエパターンを示す。 実施したプログラムは以下の通り 

mrcImageFFT -i Input-B120-Cr.noise.mrc -o Input-B120-Cr.noise.fft
mrcFFTFiltering -i Input-B120-Cr.noise.fft -o Input-B120-Cr.noise.mask -sx 1 -sy 1 -v1 10 0 -v2 0 10 -m 0
mrcImageFFT -i Input-B120-Cr.noise.mask -o Input-B120-Cr.noise.fil
Input-B120-Cr.noise.mrc.png (原画像)

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

5.8388e-05 (34, 19, 25)

0 (0, 0, 0)
255
104.027

0.130034
Input-B120-Cr.noise.mag.png（入力フーリエ画像）

オプション　-v1, -v2

フィルタ画像: -v1 10 0 -v2 0 10 -sx 1 -sy 1

　-v1 -v2により、(10, 0), (0, 10)を単位としたマスクを大きさ(1, 1)でかけたもの。格子点の間のノイズが無くなっていることが分かる。その逆フーリエ変換像は、平均化されていることが分かる。

　フィルターの大きさ、画像の大きさから、(10/800, 10/800) (フィルタの距離(10)/画像の大きさ(800))でフィルタ像がフーリエ空間でかかり、その逆数である(80x80)の繰り返し周期で画像を重ねて平均化したことになる。

Input-B120-Cr.noise.mask.mag.png（フィルタ像をフーリエ変換した画像(mrcImageFFTによる)）
Input-B120-Cr.noise.fil.png（フィルタ像をフーリエ変換した画像(mrcImageFFTによる)）

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

36.6 (1, 0, 0)

213.4 (0, 0, 0)
117.993
256.67331

0.0320916

入力ファイルの画像2

Input-mrcFFTFiltering.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

5.8388e-05 (34, 19, 25)

269.463 (0, 0, 0)
0.184947
0.853561

0.00121937

オプション　-vx, -vy

vx=8で実行

フィルタ画像
Outdata-vx-mrcFFTFiltering.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0 (1, 0, 0)

269.463 (0, 0, 0)
0.00111241
0.54441

0.000777729
IQマップ
Outdata(IQ)-vx-mrcFFTFiltering.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

-8 (0, 0, 0)

0.90309 (35, 0, 0)
0.00839497
0.112243

0.000160347

vy=8で実行

フィルタ画像
Outdata-vy-mrcFFTFiltering.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0 (1, 0, 0)

269.463 (0, 0, 0)
0.00111043
0.544401

0.000777716
IQマップ
Outdata(IQ)-vy-mrcFFTFiltering.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

-8 (0, 0, 0)

0.90309 (35, 0, 0)
0.00839497
0.112243

0.000160347

vx=8, vy=8で実行

フィルタ画像
Outdata-vxvy-mrcFFTFiltering.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0 (1, 0, 0)

269.463 (0, 0, 0)
0.00115061
0.544427

0.000777752
IQマップ
Outdata(IQ)-vxvy-mrcFFTFiltering.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

-8 (0, 0, 0)

0.90309 (35, 0, 0)
0.00839497
0.112243

0.000160347

オプション　-sx, -sy

sx=6, sy=7, vx=8, vy=8で実行

フィルタ画像
Outdata-sxsy-mrcFFTFiltering.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0 (4, 0, 0)

269.463 (0, 0, 0)
0.00688687
0.71187

0.00101696
IQマップ
Outdata(IQ)-sxsy-mrcFFTFiltering.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

-8 (0, 0, 0)

1.50291 (3, 27, 0)
0.0084064
0.11238

0.000160543

オプション　-negF00

negF00, sx=6, sy=7, vx=8, vy=8で実行

フィルタ画像
Outdata-negF00-mrcFFTFiltering.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0 (0, 0, 0)

14.4944 (3, 0, 0)
0.0032098
0.0723565

0.000103366
IQマップ
Outdata(IQ)-negF00-mrcFFTFiltering.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

-8 (0, 0, 0)

1.50291 (3, 27, 0)
0.00840952
0.112382

0.000160546


オプション　-v1, -v2

v1=(8, -8)で実行

フィルタ画像
Outdata-v1-mrcFFTFiltering.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0 (1, 0, 0)

269.463 (0, 0, 0)
0.00110395
0.544399

0.000777712
IQマップ
Outdata(IQ)-v1-mrcFFTFiltering.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

-8 (0, 0, 0)

0.90309 (35, 0, 0)
0.00823144
0.11731

0.000167586

v1=(8, -8), v2=(8, 8)で実行

フィルタ画像
Outdata-v1v2-mrcFFTFiltering.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0 (1, 0, 0)

269.463 (0, 0, 0)
0.00112683
0.544411

0.00077773
IQマップ
Outdata(IQ)-v1v2-mrcFFTFiltering.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

-8 (0, 0, 0)

0.90309 (35, 0, 0)
0.00765001
0.133781

0.000191115

v1=(8, -8), v2=(8, 8), sx=6, sy=7で実行

フィルタ画像
Outdata-v1v2sxsy-mrcFFTFiltering.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0 (4, 0, 0)

269.463 (0, 0, 0)
0.00520388
0.710258

0.00101465
IQマップ
Outdata(IQ)-v1v2sxsy-mrcFFTFiltering.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

-8 (0, 0, 0)

0.90309 (35, 0, 0)
0.00838691
0.112204

0.000160291

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