refine op• データ種: score × position → position
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.refine_peak_newton(score, idx, device='cpu', max_iter=12, tol=0.0001) (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.refine_peak_newton(score, idx, device='cpu', max_iter=12, tol=0.0001)、台帳から引くなら ops3d.get("refine_peak_newton"))
• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.refine_peak_newton(...) は**宣言 out 型 position 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.refine_peak_newton.raw(...)、または match3d.refine_peak_newton を直接呼ぶ。
• GPU: この op は GPU 経路あり(device="cuda")
スコア/相関 volume の整数ピークを 3D Newton でサブボクセル精緻化する(反復最適化)。
粗いマッチ(整数 NCC / Fourier-Mellin ±3° / Hough ±0.5voxel)が返す整数ピーク idx を、局所の
2 次モデル f(x)≈f0+gᵀΔ+½ΔᵀHΔ の停留点 Δ=-H⁻¹g へ反復更新して連続座標へ収束させる。
軸別の放物線サブピクセルと違い 全 3x3 Hessian(交差曲率 fzy,fzx,fyx を含む) を使うため、
回転した(相互曲率のある)異方性ピークでも座標軸間の結合バイアスを除去できる。
各反復: 現在位置まわりの 27 近傍を trilinear で取得 → 中心差分で勾配 g と 6 成分 Hessian H を
組み、Δ=solve(H,-g)。各成分を ±1 voxel にクリップ(信頼領域)して位置を更新、|Δ|<tol で収束。
ガウス山では中心差分勾配の零点が真のピークに一致するため停留点へ収束する(単一ステップでは
2 次モデル誤差が残り ±0.05voxel を割れないが、反復で ~0.02voxel まで収束)。H が負定値でない
(=極大でない)real な相関面では上昇方向へ退避(勾配上昇ステップ)して発散を防ぐ。
Parameters
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score : array_like または torch.Tensor
3D スコア/相関 volume (D,H,W)。値が大きいほどピーク。
idx : tuple[int,int,int]
整数ピーク座標 (z,y,x)(通常 argmax の unravel 結果)。
device : str
"cpu" / "cuda"。torch 演算の device。
max_iter : int
最大反復回数(既定 12)。
tol : float
収束判定(更新量 L2 ノルム、既定 1e-4)。
Returns
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numpy.ndarray
[score_peak, z, y, x] (精緻化後)。score_peak は精緻化位置での trilinear 補間スコア。
• 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。
• refinement — py -3.11 examples_3d/refinement.py
position を入力に取れる)refine_translation_lk · refine_lm · fuse_to_voxel
refine)refine_translation_lk · refine_lm · refine_rotation_z · icp_point2point_3d · icp_point2plane
*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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