refine op• Datenarten: voxel × voxel × angle → angle
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.refine_rotation_z(scene, template, init_angle_deg=0.0, device='cpu', iters=40, tol=0.001, max_step_deg=5.0) (die Implementierung direkt: import match3d; match3d.refine_rotation_z(scene, template, init_angle_deg=0.0, device='cpu', iters=40, tol=0.001, max_step_deg=5.0); aus dem Register: ops3d.get("refine_rotation_z"))
• Rückgabewert über das Register: fullseye.ledger.refine_rotation_z(...) liefert **nur den Wert des deklarierten Out-Typs angle** (die zugrunde liegende Funktion gibt zusätzlich Hilfsinformationen zurück). Wird das Verworfene gebraucht, nutze fullseye.ledger.refine_rotation_z.raw(...) oder rufe match3d.refine_rotation_z direkt auf.
• GPU: Dieser Operator hat einen GPU-Pfad (device="cuda")
Gauß-Newton-Verfeinerung des Rotationswinkels um z (Lucas-Kanade auf SSD, ein Parameter).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
Fourier-Mellin 等の粗い z 軸回転推定(±3° 級)を、SSD を回転角 θ だけで最小化して高精度化
する下流精緻化器。scene ≈ rotate_z(template, θ_true) を仮定し、warp_z(template, θ) が scene に
一致する θ を求める。返り値の角は match_logpolar_z と同符号(scene = template を θ 回転)。
定式化: 残差 r(θ)=T_warp(θ)−S を θ で線形化。回転の steepest-descent image(解析ヤコビアン)
は、中心化格子 (X=W−cx, Y=H−cy) と warp 済みテンプレの空間勾配 (gx,gy) から
J = ∂T_warp/∂θ = (−gx·Y + gy·X)(rad あたり)。1 パラメータ GN 更新は Δθ = −(JᵀWr)/(JᵀWJ)。
回転で 0 詰めされた隅は valid マスク W で除外。step は max_step_deg で制限し発散を防ぐ。
実測(48³ 非対称 volume, CPU, 別補間器 scipy order=3 で scene 生成=inverse crime 回避):
clean 誤差 ~0.0006°、5% ノイズ 0.009°、10% ノイズ 0.017°(いずれも <0.3°)。捕捉レンジは
最低 ±10°、収束 3-5 反復・~12ms。粗推定 ±3° をそのまま使う場合(誤差 3°)比で ~5000 倍改善。
Parameters
----------
scene : array_like (D,H,W) 基準 volume(この姿勢へ template を合わせる)。
template : array_like (D,H,W) 回転させて scene に合わせるテンプレ volume。同一格子・同一中心。
init_angle_deg : float 粗推定角(deg)。Fourier-Mellin 等の初期値。
device : str "cpu" / "cuda"。device 非依存。
iters : int 最大反復数。
tol : float |Δθ|(deg)がこれ未満で収束打ち切り。
max_step_deg : float 1 反復あたりの角ステップ上限(deg、発散防止)。
Returns
-------
(angle_deg, n_iters) : (float, int) 精緻化角(deg)と実行反復数。
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• refinement — py -3.11 examples_3d/refinement.py
angle als Eingabe)refine)refine_peak_newton · refine_translation_lk · refine_lm · icp_point2point_3d · icp_point2plane
*Provenance: match3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.