xray_channel_projection — TOMOGRAPHY spectral_xray op

• 数据种类:images → images

• 调用: 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'(要直接调用实现,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';从台账取用则 opstomography.get("xray_channel_projection"))

• 经台账调用的返回值: fullseye.ledger.xray_channel_projection(...) 只返回声明的 out 类型 images 的值(底层函数还会返回辅助信息)。需要被丢弃的部分时,使用 fullseye.ledger.xray_channel_projection.raw(...),或直接调用 dualxray.xray_channel_projection。

用法

每种材料的厚度图 → 每个通道的信号图像 (C, H, W)。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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)。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_dual_energy_xray — py -3.11 examples/poc_dual_energy_xray.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 images 作为输入)

basis_material_decompose · r_value_map · effective_z_map

同类别(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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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