edt_jfa — 3D `feature` op

• Datenarten: voxel → sdf

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.edt_jfa(seed_bool, device='cpu') (die Implementierung direkt: import match3d; match3d.edt_jfa(seed_bool, device='cpu'); aus dem Register: ops3d.get("edt_jfa"))

• Rückgabewert über das Register: fullseye.ledger.edt_jfa(...) liefert nur den Wert des deklarierten Out-Typs sdf (die zugrunde liegende Funktion gibt zusätzlich Hilfsinformationen zurück). Wird das Verworfene gebraucht, nutze fullseye.ledger.edt_jfa.raw(...) oder rufe match3d.edt_jfa direkt auf.

• GPU: Dieser Operator hat einen GPU-Pfad (device="cuda")

Verwendung

3-D-euklidische Distanztransformation per Jump-Flooding-Algorithmus (GPU). Jedes Voxel → Abstand zum nächsten Seed.

Gemessen exakt gleich mit scipy EDT (max|err|=0, N≤160, JFA+2). scipy (C-Implementierung) ist bei kleinem N schneller, aber GPU-JFA überholt ab N≥96 (gemessen auf RTX5090: 96→2.6× / 128→4.7×). Alle Voxel laufen parallel, es kann auf der GPU resident bleiben; der Kern ist, chamfer zu einer reinen GPU-Pipeline ohne CPU-Hin-und-her zu machen. Der letzte step=1 wird in 2 Durchgängen (JFA+2) ausgeführt, was auch den Näherungsfehler bei großem N beseitigt. Rückgabewert ist das Distanzfeld (D,H,W) als torch tensor.

Das Argument seed_bool ist ein (D,H,W) bool (True=seed, Abstand 0). Rückgabe ist ein torch float32 tensor (D,H,W) (auf device, kein numpy; über das Register (Ledger) fs.ledger.edt_jfa wird es in numpy umgewandelt). Die Abstände sind euklidische Abstände zwischen Voxelzentren (in Voxeleinheiten). Gibt es nicht einmal 1 seed, sättigen alle Voxel bei 1e6 (keine Exception). Es springt in 26 Richtungen × log2(max(D,H,W)) Stufen, daher braucht es Speicher für einige (3,D,H,W) float32-Arrays.

Einsatz: signed_distance_field (beide Seiten), match_chamfer_3d(edt="jfa"). Die CPU-Version liefert dieselben Werte wie scipy.ndimage.distance_transform_edt(~seed).

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `sdf` als Eingabe)

sdf_to_occupancy · fuse_to_voxel · integrate · extract_surface_points · query_distance · sdf_union · sdf_intersect · sdf_subtract

Gleiche Kategorie (`feature`)

sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa_vector · vol_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness · vol_orientation_coherence

*Provenance: match3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

edt_jfa — 3D feature op