volume_downsample — 3D `preprocess` op

• 数据种类:voxel → voxel

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.volume_downsample(vol, factor, mode='mean')(要直接调用实现,import volops; volops.volume_downsample(vol, factor, mode='mean');从台账取用则 ops3d.get("volume_downsample"))

用法

按每轴整数 *factor* 对 (D, H, W) 体做块池化(数据抽稀)。

大型 CT / 层析(laminography)/ 仿真体数据在送入较重的 3-D 算子之前必须先抽稀(Frangi/Sato 的上限约为 ~256**3 体素,见 MAX_EIGEN_VOXELS)。这是点云 voxel_grid_downsample 与网格 decimate_qem 在体数据上的对应物 —— 是 Fullseye *抽稀*(decimation)家族的第三条腿,每种 3-D 数据 sort 各一个。

Parameters

vol : array_like, shape (D, H, W)

输入体数据(强制转换为 float64;拒绝 NaN/Inf)。

factor : int or (fz, fy, fx)

各轴的块大小,每个都 >= 1。输出形状为

(D//fz, H//fy, W//fx);末尾无法填满一个完整

因子的部分块会被丢弃(确定性,无边缘偏差)。

mode : {'mean', 'max', 'stride'}

• 'mean' —— 平均池化。在降采样前做频带限制(即抗混叠的选择);对灰度 CT / MRI 是合适的默认值。

• 'max' —— 最大池化。保留平均会冲淡的细亮结构(骨骼、血管、缺陷体素)。

• 'stride' —— 单纯降采样 vol[::fz, ::fy, ::fx](最快, 但会混叠 —— 无预滤波)。

Returns

ndarray, shape (D//fz, H//fy, W//fx), float64

降采样后的体数据。间距按同一因子缩放:输入

间距 (sz, sy, sx) mm 变为 (sz*fz, sy*fy, sx*fx) mm。

Raises

ValueError

非 3-D 输入、因子分量 < 1 或大于其轴长,或

未知的 *mode*(fail-closed)。

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• depth_sensors — 深度传感器知识 —— 测距原理、实机数值、缺测的表现

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• volume_downsampling — py -3.11 examples_3d/volume_downsampling.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `voxel` 作为输入)

voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa

同类别(`preprocess`)

statistical_outlier_removal · radius_outlier_removal · voxel_grid_downsample · mls_smooth

*Provenance: volops.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

volume_downsample — 3D preprocess op

用法