tm_fbp_reconstruct — 2D `tomography` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "tm_fbp_reconstruct", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

tm_fbp_reconstruct: 入力 → 出力

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出(非图像的返回值直接显示其值)。*

用法

滤波反投影（FBP）：将 `v 视为正弦图（行 = 角度，列 = 探测器，假定角度在 [0,180) 上均匀分布）并重建切片。b 选择重建滤波器 —— b < 0.5 -> Ram-Lak（斜坡滤波器），b >= 0.5 -> Shepp-Logan。a 未被使用（滤波器才是有意义的旋钮）。若可用则使用 skimage.transform.iradon`，否则使用 NumPy 的 FFT 斜坡滤波反投影。输出重新拟合为 HxW。

详细使用指南

• gallery2d_physics_alife_3d 族使用指南

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。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

tm_fbp_reconstruct 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image` 作为输入)

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

同类别(`tomography`)

tm_radon_forward · tm_sart_reconstruct · tm_backproject_unfiltered · tm_sinogram_denoise

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

tm_fbp_reconstruct — 2D tomography op

用法