fullseye

vol_gradient_magnitude — 3D feature op

• データ種: voxel → voxel
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_gradient_magnitude(vol) (実装を直接呼ぶなら import volops; volops.vol_gradient_magnitude(vol)、台帳から引くなら ops3d.get("vol_gradient_magnitude"))

使い方

3-D Sobel gradient magnitude sqrt(gz**2 + gy**2 + gx**2).

Each g* is a scipy.ndimage.sobel derivative along one axis. The response localises at intensity boundaries (a step edge lights up on the interface and is ~0 in flat regions). Returns a (D, H, W) float64 volume.

計算: scipy.ndimage.sobel を axis 0 (z), 1 (y), 2 (x) の順に掛け、 sqrt(gz**2 + gy**2 + gx**2) を返す。Sobel は微分 [-1,0,1] と平滑 [1,2,1] の 分離カーネル(直交 2 軸で各 4 倍)なので、軸に垂直な単位ステップ(0→1)に対する 応答は 1 ではなく 16(界面をはさむ 2 voxel で 16.0、平坦部は 0。scipy の既定 重み・境界 mode='reflect')。値は正規化しない([0, 1] には収まらない)。 spacing は受けず、voxel 単位の差分(異方 voxel でも軸ごとに補正しない)。

検証(ValueError): 3-D でない / NaN・Inf を含む / voxel 数が MAX_VOXELS (1 << 27)を超える。

使いどころ: vol_watershed の地形(landscape)入力、vol_local_maxima で 界面の峰を拾う、vol_stretch で [0, 1] に正規化して表示。

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• vessel_metrology — py -3.11 examples_3d/vessel_metrology.py

型が繋がる次の op(voxel を入力に取れる)

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

同カテゴリ(feature)

sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa · vol_frangi · vol_sato · vol_hessian_blobness · vol_local_maxima

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Provenance: volops.py — 3D 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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