register_image — AOI geometric op

• データ種: image2d × image2d → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.register_image(reference, moving, upsample=20, method='phase', window='hann', max_shift=None, ambiguity_ratio=0.8, residual_tolerance=0.25) (実装を直接呼ぶなら import aoi; aoi.register_image(reference, moving, upsample=20, method='phase', window='hann', max_shift=None, ambiguity_ratio=0.8, residual_tolerance=0.25)、台帳から引くなら opsaoi.get("register_image"))

• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

検査画像を基準画像へ合わせる平行移動を、合っていないと分かる量つきで返す。→ dict。

相関面(既定は位相相関)の山を整数画素で見つけ、その近傍を上標本 DFT で 1/upsample 画素まで詰める。返りは dict 1 つで、並進だけでなく「その答えがどれくらい当てになるか」を必ず一緒に返す。

符号の約束: moving(y, x) ≈ reference(y - dy, x - dx)。つまり moving は reference を (dy, dx) だけずらしたもので、moving を (-dy, -dx) 動かせば重なる。np.roll(ref, (3, 5), axis=(0, 1)) を渡せば dy=3, dx=5 が返る。

平行移動しか扱わない。 回転や倍率が入った対を渡しても例外は出ないが、residual が跳ね consistent が False になる。実測(128x128 の合成模様。勾配 + 円 + 棒 + 雑音で、乱数だけの画像は対称性の破れを隠すので使わない):

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与えた変形 residual peak_ratio peak consistent

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並進 (3, 5) px 整数 0.000000 0.0081 0.9698 True

並進 (2.5, -1.5) px 0.058785 0.2050 — True

並進 (0.5, 0) px 0.038918 0.2022 — True

回転 2 度 0.5886 0.1303 0.3200 False

回転 5 度 0.6555 0.4827 0.1132 False

倍率 1.05 0.6073 0.1687 0.2196 False

倍率 1.10 0.6767 0.5205 0.0968 False

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副画素の並進は upsample=20 で誤差 0.0000 px(上の 2 例とも真値と一致)。数字は tests/test_aoi.py が固定している。黙って「いちばん近い平行移動」を成功として返さないための量がこの residual で、返り値を見ずに dy/dx だけ使うと回転 2 度を「ずれ 0.14 px」として飲み込む(上の表の 4 行目)。

周期のある模様では答えが 1 つに決まらない —— そして peak_ratio はその半分しか見ていない。 実測(周期 8 px、np.roll で (3, 5) ずらした対):

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模様 dy dx peak_ratio ambiguous residual

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市松 8 px +2.950 +4.850 1.0000 True 0.1322

縞 8 px +0.000 +4.900 0.1996 False 0.0838

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市松は狙いどおり ambiguous=True になる(答えは周期 8 を法として等価なものが並ぶので、返る値はそのうちの 1 つであって間違いではないが一意でもない)。

★縞は捕まらない、という限界を正直に書いておく。 縞は縦方向に模様が無いので dy は原理的に決まらないのに、ambiguous は False で dy=0.000 が返る。peak_ratio は「離れた 2 番目の山」を見る量で、縞が作るのは山ではなく 尾根(dy 方向に平らな筋)だから検出できない。しかも尾根の中から dy=0 を選んでいるのは画像ではなく Hann 窓の包絡で、window="none" にすると別の値が出うる。片方向だけ模様が無い被写体(縞・織り目・筋目)では dy/dx のどちらかが窓の産物になりうるので、そういう面を測るなら直交する模様を画面に入れること。この限界は tests/test_aoi.py が両方向とも固定してある(市松が True・縞が False であることを、直すまで忘れないために)。

Args:

reference: 基準画像 (H, W)。

moving: 合わせる画像 (H, W)。reference と同じ形。

upsample: 副画素の分解能の逆数(1 なら整数画素まで)。

method: REGISTER_METHODS。"phase" は振幅を正規化するので明るさの

違いに強く、"cross" は素の相互相関で雑音に強い。

window: REGISTER_WINDOWS。

max_shift: 探索するずれの上限[px]。None なら画像の半分。

ambiguity_ratio: peak_ratio がこれ以上なら ambiguous=True。

residual_tolerance: residual がこれ以下なら consistent=True。

Returns:

dict。dy / dx(px、副画素)、peak(正規化した山の高さ [0, 1])、

peak_ratio(第 2 の山 / 第 1 の山。1 に近いほど当てにならない)、

ambiguous(bool)、residual(合わせたあとの残差 rms / 基準の rms)、

consistent(bool。平行移動だけで説明できるか)、model("translation")、

method / window / upsample。

Raises:

ValueError: 形が違う / 2-D でない / 非有限 / どちらかが定数画像(模様が無いので

ずれが定義できない)/ 引数が値域外(upsample が 1 未満か MAX_UPSAMPLE

超、max_shift / ambiguity_ratio / residual_tolerance が正の有限でない)。

詳しい使い方ガイド

• aoi_frontend ファミリ ガイド

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)

• aoi_frontend_tour — py -3.11 examples/aoi_frontend_tour.py

• poc_multimodal_mi_registration — py -3.11 examples/poc_multimodal_mi_registration.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

symmetry_difference_map · symmetry_score

同カテゴリ(geometric)

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*Provenance: aoi.py — AOI 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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