correlation_score — REPRCONV score op

• データ種: voxel × voxel → score

• 呼び出し: import reprconv; reprconv.correlation_score(voxel_a, voxel_b) (または opsreprconv.get("correlation_score"))

使い方

2 つの `voxel → 正規化相互相関の score` volume。この型の唯一の入口。

`score は refine_peak_newton` が食う型だが、**台帳のどの op も

`score` を産まなかった**(実測。生成器の種を置いてようやく到達していた)。

ここでは FFT による循環相互相関を返す:

score[s] = sum_x (a[x] - mean_a) * (b[x + s] - mean_b) / (N * std_a * std_b)

したがって `b が a を s0 だけ np.roll` したものなら、

ピークは厳密に `s0` に立つ(閉形式の真値。テストがこれを使う)。

循環相関なので端は巻き込む —— 打ち切り相関ではないことを明記しておく。

Args:

voxel_a: (D, H, W)。

voxel_b: (D, H, W)、`voxel_a` と同形。

Returns:

(D, H, W) float64、値域は概ね [-1, 1] (完全一致で 1.0)。

Raises:

ValueError: 3-D でない / 形が違う / 定数体積(標準偏差 0)/ 非有限。

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)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py

型が繋がる次の op(score を入力に取れる)

score_to_position · score_to_image2d

同カテゴリ(score)

score_to_position · score_to_image2d

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 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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