refine opscore × position → positionimport fullseye as fs; fs.ledger.refine_peak_newton(score, idx, device='cpu', max_iter=12, tol=0.0001) (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.refine_peak_newton(score, idx, device='cpu', max_iter=12, tol=0.0001)、台帳から引くなら ops3d.get("refine_peak_newton"))fullseye.ledger.refine_peak_newton(...) は宣言 out 型 position の値だけを返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.refine_peak_newton.raw(...)、または match3d.refine_peak_newton を直接呼ぶ。device="cuda")スコア/相関 volume の整数ピークを 3D Newton でサブボクセル精緻化する(反復最適化)。
粗いマッチ(整数 NCC / Fourier-Mellin ±3° / Hough ±0.5voxel)が返す整数ピーク idx を、局所の 2 次モデル f(x)≈f0+gᵀΔ+½ΔᵀHΔ の停留点 Δ=-H⁻¹g へ反復更新して連続座標へ収束させる。 軸別の放物線サブピクセルと違い 全 3x3 Hessian(交差曲率 fzy,fzx,fyx を含む) を使うため、 回転した(相互曲率のある)異方性ピークでも座標軸間の結合バイアスを除去できる。
各反復: 現在位置まわりの 27 近傍を trilinear で取得 → 中心差分で勾配 g と 6 成分 Hessian H を 組み、Δ=solve(H,-g)。各成分を ±1 voxel にクリップ(信頼領域)して位置を更新、|Δ|<tol で収束。 ガウス山では中心差分勾配の零点が真のピークに一致するため停留点へ収束する(単一ステップでは 2 次モデル誤差が残り ±0.05voxel を割れないが、反復で ~0.02voxel まで収束)。H が負定値でない (=極大でない)real な相関面では上昇方向へ退避(勾配上昇ステップ)して発散を防ぐ。
score : array_like または torch.Tensor 3D スコア/相関 volume (D,H,W)。値が大きいほどピーク。 idx : tuple[int,int,int] 整数ピーク座標 (z,y,x)(通常 argmax の unravel 結果)。 device : str “cpu” / “cuda”。torch 演算の device。 max_iter : int 最大反復回数(既定 12)。 tol : float 収束判定(更新量 L2 ノルム、既定 1e-4)。
numpy.ndarray [score_peak, z, y, x] (精緻化後)。score_peak は精緻化位置での trilinear 補間スコア。
py -3.11 examples_3d/refinement.pyposition を入力に取れる)refine_translation_lk · refine_lm · fuse_to_voxel
refine)refine_translation_lk · refine_lm · refine_rotation_z · icp_point2point_3d · icp_point2plane
Provenance: match3d.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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