tm_sinogram_denoise — 2D `tomography` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tm_sinogram_denoise", 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_sinogram_denoise: 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

入力サイノグラムを角度方向（行方向）に沿って平滑化する。隣接する投影角度はほぼ同じ対象物を見ているため、角度方向の平滑化は正真正銘の整合性事前分布（consistency prior）として機能し、正弦波状の軌跡（sinusoidal traces）を保ったまま角度ごとの検出器ノイズを抑える。`a は角度軸方向のガウシアン sigma を決める（a*4）、b は検出器軸方向に弱めの sigma を追加する（b*1.5`）。出力は同じ形状のサイノグラムで [0,1] に収まる。

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_sinogram_denoise 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_fbp_reconstruct · tm_sart_reconstruct · tm_backproject_unfiltered

*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_sinogram_denoise — 2D tomography op

使い方