gradient_magnitude — REPRCONV derivative op

• データ種: gradient → voxel

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.gradient_magnitude(gradient) (実装を直接呼ぶなら import reprconv; reprconv.gradient_magnitude(gradient)、台帳から引くなら opsreprconv.get("gradient_magnitude"))

• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

3-D 勾配 gradient → 勾配の大きさの体積 voxel。gradient 型の出口。

|∇I| = sqrt(gz² + gy² + gx²)。gradient3d の形 (gmag, gvec) は gvec から計算し直す(gmag を信じて素通しにしない —— 渡された対が食い違っていても気づけないため)。sobel3d の形 (gz, gy, gx) は利得 32 を割ってから計算するので、どちらの産み手から来ても真の勾配の大きさ(1 voxel あたりの濃度変化)になる。

一方向(向き 2 自由度を捨てる)。向きを残すなら gradient_coherence や sobel3d の成分そのもの。

★外から来た勾配(微分可能レンダラの出力など)は (gmag, gvec) の形で渡すこと。3 本の形は sobel3d の利得 32 として割るので、利得 1 の 3 本を渡すと 1/32 に出る(形だけでは利得を見分けられない。型を分けるかは docs/TYPE_CONNECTIVITY.md の案)。

Args:

gradient: gradient3d の (gmag, gvec) か sobel3d の (gz, gy, gx)。

Returns:

(D, H, W) float64。

Raises:

ValueError: どちらの形でもない / 非有限 / 空。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py

型が繋がる次の op(voxel を入力に取れる)

correlation_score · voxel_to_hessian

同カテゴリ(derivative)

gradient_coherence · voxel_to_hessian · hessian_determinant · hessian_vesselness

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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