tm_fbp_reconstruct — 2D `tomography` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tm_fbp_reconstruct", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

tm_fbp_reconstruct: 入力 → 出力

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

フィルタ補正逆投影法（filtered back-projection, FBP）: `v をサイノグラム（行=角度、列=検出器、角度は [0,180) に一様分布と仮定）とみなしてスライスを再構成する。b は再構成フィルタを選ぶ — b < 0.5 なら Ram-Lak（ランプフィルタ）、b >= 0.5 なら Shepp-Logan。a は使用しない（意味を持つのはフィルタの方）。利用可能なら skimage.transform.iradon` を使用し、無ければ NumPy による FFT ランプフィルタ逆投影にフォールバックする。出力は HxW に合わせ直す。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_physics_alife_3d 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。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

tm_fbp_reconstruct 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py

型が繋がる次の op(`image` を入力に取れる)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同カテゴリ(`tomography`)

tm_radon_forward · tm_sart_reconstruct · tm_backproject_unfiltered · tm_sinogram_denoise

*Provenance: ops.py — 2D 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)。*

tm_fbp_reconstruct — 2D tomography op

使い方