spectral_xray op• Data kinds: images → image2d
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.effective_z_map(signal, channels=None, photons_per_pixel: 'float' = 100000.0, low: 'int' = 0, high: 'int' = -1, flat=None, min_log: 'float' = 0.05) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import dualxray; dualxray.effective_z_map(signal, channels=None, photons_per_pixel: 'float' = 100000.0, low: 'int' = 0, high: 'int' = -1, flat=None, min_log: 'float' = 0.05) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opstomography.get("effective_z_map"))
dual-energy images से effective atomic number की image का अनुमान (R को elements के curves से मिलाकर)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
各元素 Z(EFFECTIVE_Z_REFERENCES、H〜Fe)について、同じチャネルで質量厚さを振った(L_high, R) の曲線を作り、画素の L_high での R_Z を読む。画素の R を挟む 2 つの元素の間を Z について線形に補間した値が実効 Z。厚みの効果(ビーム硬化)は「同じ L_high で比べる」ことで打ち消す —— 厚い軽元素と薄い重元素が同じ L_high でも R で分かれる。
拒否: L_high < min_log、R が H より小さいか Fe より大きい(範囲の外 —— Fe より重い元素は R がほとんど同じで Z を区別できず、さらに重い金属は K 端がスペクトルの中にあって R が単調でない)画素は NaN。照合の曲線が Z について単調でない(窓の選び方で K 端が入る)ときは ValueError。
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• (अभी कुछ नहीं)
image2d को input के रूप में लेते हैं)spectral_xray)material_xray_table · material_xray_attenuation · material_xray_constants · material_effective_z · xray_tube_spectrum · xray_beam_quality · photon_counting_channels · dual_kvp_channels
*Provenance: dualxray.py — TOMOGRAPHY operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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