geometric op• Data kinds: image2d × image2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.register_image(reference, moving, upsample=20, method='phase', window='hann', max_shift=None, ambiguity_ratio=0.8, residual_tolerance=0.25) (implementation को सीधे call करना हो तो import aoi; aoi.register_image(reference, moving, upsample=20, method='phase', window='hann', max_shift=None, ambiguity_ratio=0.8, residual_tolerance=0.25), registry से लेना हो तो opsaoi.get("register_image"))
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
निरीक्षण image को संदर्भ image से मिलाने वाला translation लौटाता है, साथ में वे मान भी जिनसे पता चले कि मेल नहीं बैठा। → dict.
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
相関面(既定は位相相関)の山を整数画素で見つけ、その近傍を上標本 DFT で 1/upsample 画素まで詰める。返りは dict 1 つで、並進だけでなく「その答えがどれくらい当てになるか」を必ず一緒に返す。
符号の約束: moving(y, x) ≈ reference(y - dy, x - dx)。つまり moving は reference を (dy, dx) だけずらしたもので、moving を (-dy, -dx) 動かせば重なる。np.roll(ref, (3, 5), axis=(0, 1)) を渡せば dy=3, dx=5 が返る。
平行移動しか扱わない。 回転や倍率が入った対を渡しても例外は出ないが、residual が跳ね consistent が False になる。実測(128x128 の合成模様。勾配 + 円 + 棒 + 雑音で、乱数だけの画像は対称性の破れを隠すので使わない):
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与えた変形 residual peak_ratio peak consistent
===================== ========== ============ ======== ============
並進 (3, 5) px 整数 0.000000 0.0081 0.9698 True
並進 (2.5, -1.5) px 0.058785 0.2050 — True
並進 (0.5, 0) px 0.038918 0.2022 — True
回転 2 度 0.5886 0.1303 0.3200 False
回転 5 度 0.6555 0.4827 0.1132 False
倍率 1.05 0.6073 0.1687 0.2196 False
倍率 1.10 0.6767 0.5205 0.0968 False
===================== ========== ============ ======== ============
副画素の並進は upsample=20 で誤差 0.0000 px(上の 2 例とも真値と一致)。数字は tests/test_aoi.py が固定している。黙って「いちばん近い平行移動」を成功として返さないための量がこの residual で、返り値を見ずに dy/dx だけ使うと回転 2 度を「ずれ 0.14 px」として飲み込む(上の表の 4 行目)。
周期のある模様では答えが 1 つに決まらない —— そして peak_ratio はその半分しか見ていない。 実測(周期 8 px、np.roll で (3, 5) ずらした対):
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模様 dy dx peak_ratio ambiguous residual
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市松 8 px +2.950 +4.850 1.0000 True 0.1322
縞 8 px +0.000 +4.900 0.1996 False 0.0838
=========== ========= ========= ============ =========== ==========
市松は狙いどおり ambiguous=True になる(答えは周期 8 を法として等価なものが並ぶので、返る値はそのうちの 1 つであって間違いではないが一意でもない)。
★縞は捕まらない、という限界を正直に書いておく。 縞は縦方向に模様が無いので dy は原理的に決まらないのに、ambiguous は False で dy=0.000 が返る。peak_ratio は「離れた 2 番目の山」を見る量で、縞が作るのは山ではなく 尾根(dy 方向に平らな筋)だから検出できない。しかも尾根の中から dy=0 を選んでいるのは画像ではなく Hann 窓の包絡で、window="none" にすると別の値が出うる。片方向だけ模様が無い被写体(縞・織り目・筋目)では dy/dx のどちらかが窓の産物になりうるので、そういう面を測るなら直交する模様を画面に入れること。この限界は tests/test_aoi.py が両方向とも固定してある(市松が True・縞が False であることを、直すまで忘れないために)。
Args:
reference: 基準画像 (H, W)。
moving: 合わせる画像 (H, W)。reference と同じ形。
upsample: 副画素の分解能の逆数(1 なら整数画素まで)。
method: REGISTER_METHODS。"phase" は振幅を正規化するので明るさの
違いに強く、"cross" は素の相互相関で雑音に強い。
window: REGISTER_WINDOWS。
max_shift: 探索するずれの上限[px]。None なら画像の半分。
ambiguity_ratio: peak_ratio がこれ以上なら ambiguous=True。
residual_tolerance: residual がこれ以下なら consistent=True。
Returns:
dict。dy / dx(px、副画素)、peak(正規化した山の高さ [0, 1])、
peak_ratio(第 2 の山 / 第 1 の山。1 に近いほど当てにならない)、
ambiguous(bool)、residual(合わせたあとの残差 rms / 基準の rms)、
consistent(bool。平行移動だけで説明できるか)、model("translation")、
method / window / upsample。
Raises:
ValueError: 形が違う / 2-D でない / 非有限 / どちらかが定数画像(模様が無いので
ずれが定義できない)/ 引数が値域外(upsample が 1 未満か MAX_UPSAMPLE
超、max_shift / ambiguity_ratio / residual_tolerance が正の有限でない)。
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• aoi_frontend_tour — py -3.11 examples/aoi_frontend_tour.py
• poc_multimodal_mi_registration — py -3.11 examples/poc_multimodal_mi_registration.py
table को input के रूप में लेते हैं)symmetry_difference_map · symmetry_score
geometric)—
*Provenance: aoi.py — AOI operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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