refine_lm — 3D `refine` op

• Datenarten: voxel × voxel × position → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.refine_lm(scene, template, init_pos, device='cpu', iters=50, scale=True, gain=False, lam0=0.001, tol=1e-08) (die Implementierung direkt: import match3d; match3d.refine_lm(scene, template, init_pos, device='cpu', iters=50, scale=True, gain=False, lam0=0.001, tol=1e-08); aus dem Register: ops3d.get("refine_lm"))

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

Verwendung

Subvoxel-Verfeinerung der Translation (plus isotroper Skalierung / Intensitätsverstärkung) per Levenberg-Marquardt.

Ausgehend von der groben Match-Position init_pos (Template-Zentrum in Szenenkoordinaten [z,y,x]) wird forward-additive Lucas-Kanade mit gedämpftem Gauss-Newton (LM) gelöst, um die SSD

E(p) = Σ_x [ I(W(x;p)) - g·T(x) ]²

zu minimieren. Eine nachgelagerte Stufe, die grobe Schätzungen aus ganzzahligem NCC / Fourier-Mellin / Hough zu kontinuierlichen Koordinaten konvergiert.

Warp W(x;p) = t + s·(x - c_T) (c_T = Template-Zentrum, t = Translation, s = isotrope Skalierung)

Jacobi-Matrix ∂I(W)/∂p wird exakt gewonnen, indem grid_sample durch Autodiff geführt wird (analytischer Gradient der trilinearen Interpolation.

Der Fixpunkt fällt mit dem wahren SSD-Minimum zusammen → vermeidet den konstanten Faktor-Bias von sobel, hohe Genauigkeit).

LM Δp = -(H + λ·diag(H))⁻¹ b; bei Erfolg (Kostensenkung) λ×0.4 Dämpfung, bei Misserfolg λ×5 Erhöhung.

Argumente:

scene : Szenen-Volume (D,H,W).

template : Template-Volume (Td,Th,Tw). Kleiner als die Szene.

init_pos : grobe Template-Zentrumsposition [z,y,x] (Voxel; z. B. [d,h,w] von NCC locate).

device : "cpu" / "cuda". Device-unabhängig.

iters : maximale Anzahl der Iterationen (konvergiert meist in 4-6).

scale : True optimiert die isotrope Skalierung s mit (4 Parameter). False nur Translation.

gain : True optimiert zusätzlich den Leuchtdichte-Gain g (Residuum I(W)-g·T). Robust gegen Helligkeitsunterschiede/Rauschen.

lam0, tol : anfänglicher Dämpfungskoeffizient / Konvergenzschwelle (Schrittnorm, relative Kostensenkung).

Rückgabewert (dict):

pos : verfeinertes Template-Zentrum [z,y,x] (kontinuierliche Koordinaten)

scale : isotrope Skalierung (1.0 bei scale=False)

gain : Leuchtdichte-Gain (1.0 bei gain=False)

cost : finale SSD, rms: Residuum-RMS pro 1 Voxel, iters: Anzahl ausgeführter Iterationen

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)

• refinement — py -3.11 examples_3d/refinement.py

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

fuse_to_voxel · mesh_select_lod

Gleiche Kategorie (`refine`)

refine_peak_newton · refine_translation_lk · refine_rotation_z · icp_point2point_3d · icp_point2plane

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

refine_lm — 3D refine op