tomography op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tm_sart_reconstruct", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe (ein Nicht-Bild-Rückgabewert wird als Wert gezeigt).*
Algebraische Rekonstruktion: führt einige SART/SIRT-Durchläufe auf dem Eingabesinogramm aus (Zeilen = Winkel). `a legt die Iterationsanzahl fest (round(1+a*4) -> 1..5), b legt den Relaxationsfaktor fest (0,05 + b*0,35). Verwendet skimage.transform.iradon_sart`, falls verfügbar, andernfalls eine eigenständige NumPy-SIRT-Schleife (Projektion -> Residuum -> gewichtete Rückprojektion). Ausgabe wird wieder auf HxW angepasst.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_physics_alife_3d
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
tm_sart_reconstruct 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
tomography)tm_radon_forward · tm_fbp_reconstruct · tm_backproject_unfiltered · tm_sinogram_denoise
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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