refine_peak_newton — 3D `refine` op

• Datenarten: score × position → position

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.refine_peak_newton(score, idx, device='cpu', max_iter=12, tol=0.0001) (die Implementierung direkt: import match3d; match3d.refine_peak_newton(score, idx, device='cpu', max_iter=12, tol=0.0001); aus dem Register: ops3d.get("refine_peak_newton"))

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

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

Verwendung

Verfeinert das ganzzahlige Maximum eines Score-/Korrelationsvolumens per 3-D-Newton auf Subvoxel-Genauigkeit (iterative Optimierung).

Bewegt den ganzzahligen Peak idx eines groben Matches (ganzzahliges NCC / Fourier-Mellin ±3° / Hough ±0.5voxel) iterativ zum stationären Punkt Δ=-H⁻¹g eines lokalen Modells 2. Ordnung f(x)≈f0+gᵀΔ+½ΔᵀHΔ und konvergiert so zu kontinuierlichen Koordinaten. Anders als achsweises parabolisches Subpixel nutzt es die volle 3x3-Hessematrix (inklusive Kreuzkrümmungen fzy,fzx,fyx), daher entfernt es den Kopplungsbias zwischen den Koordinatenachsen auch bei gedrehten (kreuzgekrümmten) anisotropen Peaks.

Jede Iteration: die 27 Nachbarn um die aktuelle Position trilinear abtasten → per Zentraldifferenzen Gradient g und die 6-komponentige Hessematrix H bilden, Δ=solve(H,-g). Jede Komponente auf ±1 voxel begrenzen (Trust Region), Position aktualisieren, Konvergenz bei |Δ|<tol. Bei einem Gauß-Peak fällt die Nullstelle des Zentraldifferenzen-Gradienten mit dem wahren Peak zusammen, daher konvergiert es zum stationären Punkt (ein einzelner Schritt hinterlässt Modellfehler 2. Ordnung und kommt nicht unter ±0.05voxel, iterativ konvergiert es bis ~0.02voxel). Auf real-Korrelationsflächen, wo H nicht negativ definit ist (= kein Maximum), weicht es in Anstiegsrichtung aus (Gradientenanstiegsschritt), um Divergenz zu verhindern.

Parameters

score : array_like oder torch.Tensor

3D-Score/Korrelations-Volume (D,H,W). Größere Werte sind der Peak.

idx : tuple[int,int,int]

Ganzzahlige Peak-Koordinaten (z,y,x) (meist das unravel-Ergebnis von argmax).

device : str

"cpu" / "cuda". Device der torch-Operationen.

max_iter : int

Maximale Anzahl der Iterationen (Standard 12).

tol : float

Konvergenzkriterium (L2-Norm des Updates, Standard 1e-4).

Returns

numpy.ndarray

[score_peak, z, y, x] (nach Verfeinerung). score_peak ist der trilinear interpolierte Score an der verfeinerten Position.

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 `position` als Eingabe)

refine_translation_lk · refine_lm · fuse_to_voxel

Gleiche Kategorie (`refine`)

refine_translation_lk · refine_lm · 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_peak_newton — 3D refine op