match_pose op• 데이터 종류: voxel × voxel → shift
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.match_phase_3d(a, b, device='cpu', window='tukey', whitening=0.25)(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.match_phase_3d(a, b, device='cpu', window='tukey', whitening=0.25), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("match_phase_3d"))
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
3D 위상 상관(FFT). b 를 a 에 맞추는 정수 시프트 (dz,dy,dx) 를 돌려줍니다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
Reddy & Chatterji の 3D 版。相互パワースペクトル R = A·conj(B) を |R|^`whitening` で割って逆 FFT したピーク = 平行移動。
テンプレート不要・全 volume・O(N log N)。回転/スケールは別途(PCA / log-polar)。
引数: `a, b は同形の 3-D 配列(違えば ValueError)。float32 に落として FFT する。window: "tukey"`(既定、α 0.5)・
`"hann"・None(掛けない)—— 窓は平均を引いてから掛け、長さ 8 未満の軸には掛けない。whitening`: |R| の指数(0〜1、
1 = 古典的な位相相関の全白色化、0 = 素の相互相関、既定 0.25)。
返り値: int の tuple `(dz, dy, dx)、各軸 (−N/2, N/2]` に折り返し済み。意味は
`np.roll(b, (dz,dy,dx), axis=(0,1,2)) ≈ a`(b をこれだけ動かすと a に重なる)。
★既定を替えた理由(2026-10-06、:func:filters_freq.phase_correlation_fft と同じ罠): 0.4.0 までの「窓なし + 全白色化(eps 1e-9)」は、
帯域の限られた volume の 周期的でない切り出し(重なりが部分的な 2 つの撮像という普通の使い方)で、信号の無い周波数のビン
(切り出しの縁の不連続の漏れと丸め)が白色化で信号のあるビンと同じ重みになり、正しいずれを返さなかった —— 低域通過した 32³ の
切り出しでずれ 10 通りが 0 / 10、64³ でも 0 / 10。np.roll の周期的なずれでは厳密なので、それだけの門では見えなかった。
3 次元では 2 次元(既定 Hann + 0.5)より窓が重なりを削り、白色化が雑音のビンを持ち上げやすい: 測った当たり(ずれ 10 通り × 種 3 組)で、
32³・ずれ ±6 の低域の切り出しは Hann + 0.5 が 11 / 30、Hann + 0.25 が 19 / 30、Tukey + 0.25 が 28 / 30、周期的なずれは
それぞれ 9 / 30・18 / 30・27 / 30(旧 30 / 30)。64³ と (1, 256, 256) では 3 つとも全部当たる(旧は低域の切り出しで 0)。
さらに低い帯域(遮断 0.10)の 32³ はどれも 6 / 10 以下で、ここは苦しいまま。だから既定は Tukey(α 0.5)+ 0.25。
旧の挙動は `window=None, whitening=1.0`(数値も同じ経路)。
• 循環相関なので、はみ出した部分は反対側から回り込む。シフトが volume の半分を超えると符号が反転して見える。
窓つきの既定では、小さい volume(32³)の大きな周期的なずれ(辺の 2 割)で外すことがある(上の 27 / 30)—— 周期的なずれだと
分かっているなら `window=None, whitening=1.0`。
• 全 0 の volume は 0 になり index 0 を返す。
• 整数精度。サブボクセルは `refine_translation_lk / refine_peak_newton` へ。
• 回転・スケールがあると効かない(`match_logpolar_z` → 回転補正 → 本 op の順)。
Raises ValueError: 形が違う、window の綴り違い、whitening が [0, 1] の外、torch の無い環境で device が cpu 以外。
• 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.
• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py
shift 를 입력으로 받는 것)match_pose)match_pca · moment_axes · match_logpolar_z
*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.