refine op• 데이터 종류: score × position → position
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.refine_peak_newton(score, idx, device='cpu', max_iter=12, tol=0.0001)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.refine_peak_newton(score, idx, device='cpu', max_iter=12, tol=0.0001), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("refine_peak_newton"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.refine_peak_newton(...) 는 **선언된 out 형 position 의 값만** 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.refine_peak_newton.raw(...) 를 쓰거나 match3d.refine_peak_newton 를 직접 호출하세요.
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
스코어/상관 volume 의 정수 피크를 3D Newton 으로 서브복셀 정련(반복 최적화).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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
----------
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。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• refinement — py -3.11 examples_3d/refinement.py
position 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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