intensityreg op• Data kinds: image2d × image2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.register_ffd(fixed, moving, grid_spacing=8, levels=None, max_iter=150, reg_weight=1.0, normalize=True, init_flow2d=None, membrane_weight=0.0, min_coarse_spacing=2.0) (to call the implementation directly, import intensityreg; intensityreg.register_ffd(fixed, moving, grid_spacing=8, levels=None, max_iter=150, reg_weight=1.0, normalize=True, init_flow2d=None, membrane_weight=0.0, min_coarse_spacing=2.0); from the registry, opsmatchreg.get("register_ffd"))
• GPU: none (CPU reference implementation only)
Non-rigidly aligns moving to fixed with a cubic B-spline free-form deformation (FFD). → table (kind="registration").
> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.
変形を grid_spacing px 間隔の制御格子の係数 C で表し(Rueckert et al. 1999)、場は分離可能な行列積 w = By C Bxᵀ(By・Bx は 3 次 B-spline の基底行列)。目的は mean((M(p + w) - F)²) + reg_weight · 曲げの罰(制御格子の 2 階差分の 2 乗和、∂²/∂y²・ ∂²/∂x²・2 ∂²/∂x∂y)、勾配は Byᵀ (2 r ∇M / N) Bx の解析式。最適化は numpy の L-BFGS を粗から細のピラミッドで(段を上がるたびに場を 2 倍して細かい基底へ最小二乗で写す)。
demons(deformreg.demons_register)との違い: demons は画素ごとの場をガウスでならす(自由度 2HW)、FFD は制御格子の自由度 2 · ny · nx しか持たず、格子より細かい変形は表せない代わりに、模様の無い所でも場が格子の補間で埋まる。どちらが良いかは被写体次第で、register_accuracy_map が同じ真値で両方を測れる。
Args:
fixed: 基準の 2-D 画像。
moving: 合わせる 2-D 画像(fixed と同じ形)。
grid_spacing: 制御点の間隔 [px] (全解像で)。
levels: ピラミッドの段数。None なら最も粗い段が 16 px 以上になる範囲で最大 3 段。
max_iter: 段ごとの L-BFGS の反復の上限。
reg_weight: 曲げの罰の重み(0 で無し)。罰は場の 2 階微分 [1/px] の 2 乗の制御点平均なので、
格子間隔を変えても効きが変わらない。
normalize: 2 枚とも平均 0・分散 1 にしてから比べる(明るさのアフィンな違いを消す。SSD のまま)。
init_flow2d: 初期の場((2,H,W)、出力と同じ向き)。None なら 0。
membrane_weight: 1 階微分の 2 乗(膜のエネルギー)の重み(既定 0 = Rueckert 1999 どおり曲げだけ)。
★曲げの罰は一様な傾き(伸び・剪断)を罰しないので、模様の無い所では場が真の振幅の数倍まで暴れうる(examples/poc_sheet_deformation_ffd.py の 6b 節: 余白で最大 34 px、真値 1.5 px)。
0.1 でそれが 3.6 px に収まる一方、模様のある所の本物の傾きも罰するので、滑らかな大きな場では
精度が落ちる(tests/test_intensityreg.py)。両立しないので既定は 0 のまま。
min_coarse_spacing: 粗い段での制御点の間隔の下限 [その段の px]。
Returns:
dict(kind="registration", method="ffd")。warp=None、flow2d (2,H,W) の (dy, dx)、
metric_name="rms_residual"(正規化後の残差の rms、罰を含まない)、grid_shape(制御格子)、
grid_spacing。他の鍵は register_ecc と同じ。
限界: 微分同相(折り返し無し)は保証しない。模様の無い所・1 方向にしか模様の無い所(縦縞では縦の成分)の場は罰と補間が決めた値で、データの裏付けは無い —— register_accuracy_map の by_texture で見える。
Raises:
ValueError: 画像が不正 / 形が違う / 引数が値域外 / init_flow2d の形が違うか非有限。
• matching_registration family guide
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.
• poc_sheet_deformation_ffd — py -3.11 examples/poc_sheet_deformation_ffd.py
table as input)features_match · ransac_homography · ransac_fundamental · registration_to_flow2d
intensityreg)register_ecc · register_mi · registration_to_flow2d · register_accuracy_map · register_capture_range
*Provenance: intensityreg.py — MATCHREG operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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