refine op• 数据种类:score × position → position
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.refine_peak_newton(score, idx, device='cpu', max_iter=12, tol=0.0001)(要直接调用实现,import match3d; match3d.refine_peak_newton(score, idx, device='cpu', max_iter=12, tol=0.0001);从台账取用则 ops3d.get("refine_peak_newton"))
• 经台账调用的返回值: fullseye.ledger.refine_peak_newton(...) 只返回**声明的 out 类型 position 的值**(底层函数还会返回辅助信息)。需要被丢弃的部分时,使用 fullseye.ledger.refine_peak_newton.raw(...),或直接调用 match3d.refine_peak_newton。
• GPU:该算子有 GPU 路径(device="cuda")
用 3D Newton 把 score/相关体的整数峰精化到亚体素(迭代优化)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
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。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• refinement — py -3.11 examples_3d/refinement.py
position 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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