derivative op• 資料種類:gradient → voxel
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.gradient_coherence(gradient, sigma=1.5, eps=1e-12)(要直接呼叫實作,import reprconv; reprconv.gradient_coherence(gradient, sigma=1.5, eps=1e-12);從台帳取用則 opsreprconv.get("gradient_coherence"))
• GPU:無(僅 CPU 參考實作)
3-D 梯度 → 結構張量的面狀程度(相干性)voxel,值域 [0, 1]。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
各 voxel で勾配の外積 g gᵀ をガウス sigma で平均した構造テンソル J を作り、固有値 μ1 ≥ μ2 ≥ μ3 ≥ 0 から (μ1 − μ2) / (μ1 + μ2 + μ3 + eps) を返す(Westin の線形異方性を構造テンソルに当てたもの。Bigün & Granlund 1987、Westin 2002)。近傍の勾配が 1 方向にそろう(層・板・界面)と 1 に近づき、向きがばらばら(等方的なざらつき・塊)だと 0 に近づく。勾配の大きさには依らない(比なので)。平らで勾配の無い所は分母が eps だけになり 0 を返す。
gradient 型を一級の入力として受けるので、勾配の出どころ(gradient3d / sobel3d / 外部の微分可能レンダラ)を問わない。
Args:
gradient: gradient3d の (gmag, gvec) か sobel3d の (gz, gy, gx)。
sigma: 構造テンソルを平均するガウスの標準偏差 [voxel]。> 0。
eps: 分母の下駄(勾配ゼロの所で 0 を返すため)。> 0。
Returns:
(D, H, W) float64、[0, 1]。
Raises:
ValueError: 形が違う / 非有限 / sigma <= 0 / eps <= 0。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py
voxel 作為輸入)correlation_score · voxel_to_hessian
derivative)gradient_magnitude · voxel_to_hessian · hessian_determinant · hessian_vesselness
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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