morph_dilate3d — 3D morphology op

• データ種: voxel → voxel

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.morph_dilate3d(vol, r=1, device='cpu', se='cube') (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.morph_dilate3d(vol, r=1, device='cpu', se='cube')、台帳から引くなら ops3d.get("morph_dilate3d"))

• GPU: この op は GPU 経路あり(device="cuda")

使い方

3D グレースケール dilation(SE 半径 r の局所 max)。明領域を膨張。

se="cube"(既定、torch 経路で GPU 可)/ "ball"(等方 SE、scipy 経路)。

SE は一辺 `2r+1 の立方体(cube)か z²+y²+x² <= r² の球(ball)。r=0` は恒等。

境界の外は −∞ 扱い(画像内の値だけで max を取る。torch の `max_pool3d` の implicit

padding と scipy の `cval=-inf で同じ結果)。cube は torch があれば max_pool3d`

(`device 有効)、ball または torch 不在なら scipy.ndimage.grey_dilation(device` は

無視)。入力は float32 に変換され、返り値 `(D,H,W) float32 numpy。se` がその 2 つ以外なら

ValueError。2 値 volume(0/1)ならそのまま 2 値 dilation になる。`se="ball"` は r が

大きいと footprint 走査で遅い。

後段: `morph_erode3d と組で morph_open3d / morph_close3d / morph_gradient3d`。

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• morphology_3d — py -3.11 examples_3d/morphology_3d.py

型が繋がる次の op(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

同カテゴリ(morphology)

morph_erode3d · morph_open3d · morph_close3d · morph_gradient3d · morph_tophat3d · morph_blackhat3d

*Provenance: match3d.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)。*

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