refine op• 資料種類:voxel × voxel × position → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.refine_lm(scene, template, init_pos, device='cpu', iters=50, scale=True, gain=False, lam0=0.001, tol=1e-08)(要直接呼叫實作,import match3d; match3d.refine_lm(scene, template, init_pos, device='cpu', iters=50, scale=True, gain=False, lam0=0.001, tol=1e-08);從台帳取用則 ops3d.get("refine_lm"))
• GPU:該運算子有 GPU 路徑(device="cuda")
用 Levenberg-Marquardt 做平移(+等向縮放/亮度增益)的次體素精化。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
粗いマッチ位置 init_pos(テンプレ中心の scene 内座標 [z,y,x])を出発点に、
forward-additive Lucas-Kanade を減衰付き Gauss-Newton(LM)で解き SSD
E(p) = Σ_x [ I(W(x;p)) - g·T(x) ]²
を最小化する。整数 NCC / Fourier-Mellin / Hough の粗推定を連続座標へ収束させる後段。
ワープ W(x;p) = t + s·(x - c_T) (c_T=テンプレ中心, t=並進, s=等方スケール)
ヤコビアン ∂I(W)/∂p は grid_sample を自動微分に通して厳密取得(三線形補間の解析勾配。
固定点が真の SSD 最小に一致 → sobel 定数倍のバイアスを避け高精度)。
LM Δp = -(H + λ·diag(H))⁻¹ b、成功(コスト減)で λ×0.4 減衰・失敗で λ×5 増加。
引数:
scene : シーン volume (D,H,W)。
template : テンプレ volume (Td,Th,Tw)。scene より小。
init_pos : 粗いテンプレ中心位置 [z,y,x] (voxel。NCC locate の [d,h,w] 等)。
device : "cpu" / "cuda"。device 非依存。
iters : 最大反復数(通常 4-6 で収束)。
scale : True で等方スケール s を同時最適化(4パラメータ)。False なら並進のみ。
gain : True で輝度ゲイン g(残差 I(W)-g·T)を追加最適化。明るさ差/ノイズに頑健。
lam0, tol : 初期減衰係数 / 収束閾値(ステップノルム・相対コスト減)。
返り値(dict):
pos : 精緻化テンプレ中心 [z,y,x] (連続座標)
scale : 等方スケール(scale=False なら 1.0)
gain : 輝度ゲイン(gain=False なら 1.0)
cost : 最終 SSD、rms: 1voxel あたり残差 RMS、iters: 実行反復数
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• refinement — py -3.11 examples_3d/refinement.py
table 作為輸入)fuse_to_voxel · mesh_select_lod
refine)refine_peak_newton · refine_translation_lk · refine_rotation_z · icp_point2point_3d · icp_point2plane
*Provenance: match3d.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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