fullseye

register_image — AOI `geometric` op

データ種: image2d × image2d → table
呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.register_image(reference, moving, upsample=20, method='phase', window='hann', max_shift=None, ambiguity_ratio=0.8, residual_tolerance=0.25) (実装を直接呼ぶなら import aoi; aoi.register_image(reference, moving, upsample=20, method='phase', window='hann', max_shift=None, ambiguity_ratio=0.8, residual_tolerance=0.25)、台帳から引くなら opsaoi.get("register_image"))

使い方

検査画像を基準画像へ合わせる平行移動を、合っていないと分かる量つきで返す。→ dict。

相関面(既定は位相相関)の山を整数画素で見つけ、その近傍を上標本 DFT で 1/upsample 画素まで詰める。返りは dict 1 つで、並進だけでなく「その答えがどれくらい当てになるか」を必ず一緒に返す。

符号の約束: moving(y, x) ≈ reference(y - dy, x - dx)。つまり moving は reference を (dy, dx) だけずらしたもので、moving を (-dy, -dx) 動かせば重なる。np.roll(ref, (3, 5), axis=(0, 1)) を渡せば dy=3, dx=5 が返る。

平行移動しか扱わない。 回転や倍率が入った対を渡しても例外は出ないが、 residual が跳ね consistent が False になる。実測(128x128 の合成模様。勾配 + 円 + 棒 + 雑音で、乱数だけの画像は対称性の破れを隠すので使わない):

===================== ========== ============ ======== ============ 与えた変形 residual peak_ratio peak consistent ===================== ========== ============ ======== ============ 並進 (3, 5) px 整数 0.000000 0.0081 0.9698 True 並進 (2.5, -1.5) px 0.058785 0.2050 — True 並進 (0.5, 0) px 0.038918 0.2022 — True 回転 2 度 0.5886 0.1303 0.3200 False 回転 5 度 0.6555 0.4827 0.1132 False 倍率 1.05 0.6073 0.1687 0.2196 False 倍率 1.10 0.6767 0.5205 0.0968 False ===================== ========== ============ ======== ============

副画素の並進は upsample=20 で誤差 0.0000 px(上の 2 例とも真値と一致)。数字は tests/test_aoi.py が固定している。黙って「いちばん近い平行移動」を成功として返さないための量がこの residual で、返り値を見ずに dy/dx だけ使うと回転 2 度を「ずれ 0.14 px」として飲み込む(上の表の 4 行目)。

周期のある模様では答えが 1 つに決まらない —— そして peak_ratio はその半分しか見ていない。 実測(周期 8 px、np.roll で (3, 5) ずらした対):

=========== ========= ========= ============ =========== ========== 模様 dy dx peak_ratio ambiguous residual =========== ========= ========= ============ =========== ========== 市松 8 px +2.950 +4.850 1.0000 True 0.1322 縞 8 px +0.000 +4.900 0.1996 False 0.0838 =========== ========= ========= ============ =========== ==========

市松は狙いどおり ambiguous=True になる(答えは周期 8 を法として等価なものが並ぶので、返る値はそのうちの 1 つであって間違いではないが一意でもない)。

★縞は捕まらない、という限界を正直に書いておく。 縞は縦方向に模様が無いので dy は原理的に決まらないのに、ambiguous は False で dy=0.000 が返る。 peak_ratio は「離れた 2 番目の山」を見る量で、縞が作るのは山ではなく尾根(dy 方向に平らな筋)だから検出できない。しかも尾根の中から dy=0 を選んでいるのは画像ではなく Hann 窓の包絡で、window="none" にすると別の値が出うる。片方向だけ模様が無い被写体(縞・織り目・筋目)では dy/dx のどちらかが窓の産物になりうるので、そういう面を測るなら直交する模様を画面に入れること。この限界は tests/test_aoi.py が両方向とも固定してある (市松が True・縞が False であることを、直すまで忘れないために)。

Args: reference: 基準画像 (H, W)。 moving: 合わせる画像 (H, W)。reference と同じ形。 upsample: 副画素の分解能の逆数(1 なら整数画素まで)。 method: :data:REGISTER_METHODS。"phase" は振幅を正規化するので明るさの違いに強く、"cross" は素の相互相関で雑音に強い。 window: :data:REGISTER_WINDOWS。 max_shift: 探索するずれの上限[px]。None なら画像の半分。 ambiguity_ratio: peak_ratio がこれ以上なら ambiguous=True。 residual_tolerance: residual がこれ以下なら consistent=True。

Returns: dict。dy / dx(px、副画素)、peak(正規化した山の高さ [0, 1])、 peak_ratio(第 2 の山 / 第 1 の山。1 に近いほど当てにならない)、 ambiguous(bool)、residual(合わせたあとの残差 rms / 基準の rms)、 consistent(bool。平行移動だけで説明できるか)、model("translation")、 method / window / upsample。

Raises: ValueError: 形が違う / 2-D でない / 非有限 / どちらかが定数画像(模様が無いのでずれが定義できない)/ 引数が値域外(upsample が 1 未満か :data:MAX_UPSAMPLE 超、max_shift / ambiguity_ratio / residual_tolerance が正の有限でない)。

詳しい使い方ガイド

aoi_frontend ファミリガイド

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)

aoi_frontend_tour — py -3.11 examples/aoi_frontend_tour.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

—

同カテゴリ(`geometric`)

—

Provenance: aoi.py — AOI 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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