xray_channel_projection — TOMOGRAPHY `spectral_xray` op

• Data kinds: images → images

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.xray_channel_projection(thickness, materials_list=('MUSCLE_ICRU44',), channels=None, photons_per_pixel: 'float' = 100000.0, noise: 'bool' = True, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import dualxray; dualxray.xray_channel_projection(thickness, materials_list=('MUSCLE_ICRU44',), channels=None, photons_per_pixel: 'float' = 100000.0, noise: 'bool' = True, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opstomography.get("xray_channel_projection"))

• Ledger के ज़रिए return value: fullseye.ledger.xray_channel_projection(...) केवल घोषित out type images का value लौटाता है (मूल function सहायक जानकारी भी लौटाता है)। जो हिस्सा छोड़ दिया गया है उसकी ज़रूरत हो तो fullseye.ledger.xray_channel_projection.raw(...) का उपयोग करें, या dualxray.xray_channel_projection को सीधे call करें।

उपयोग

हर material का thickness map → हर channel की signal image (C, H, W)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

thickness: (M, H, W)、単位 cm(materials_list の材料ごとに 1 枚、重なりは足し算 = 細いビームの Beer–Lambert)。photons_per_pixel: 1 画素に入射する光子の数(全エネルギー、検出器の前)。計数(counting)のチャネルは平均 n₀ Σ W e^{−μt} の Poisson 標本(photoncount.photon_sample、チャネルごとに seed から決まる別の乱数列)。積分型(integrating)は平均と分散 Σ W E² e^{−μt} のガウス(複合 Poisson の近似)。noise=False は平均そのもの。空き(厚み 0)の平均は channels から決まるので、分解の op は同じ channels と photons_per_pixel を受けて自分で計算する(白の撮影を別に渡すこともできる)。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_dual_energy_xray — py -3.11 examples/poc_dual_energy_xray.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`images` को input के रूप में लेते हैं)

basis_material_decompose · r_value_map · effective_z_map

इसी category के (`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)।*

xray_channel_projection — TOMOGRAPHY spectral_xray op