spectral_xray op• 数据种类:images → images
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.basis_material_decompose(signal, channels=None, basis=('WATER', 'AL'), photons_per_pixel: 'float' = 100000.0, flat=None) -> 'dict'(要直接调用实现,import dualxray; dualxray.basis_material_decompose(signal, channels=None, basis=('WATER', 'AL'), photons_per_pixel: 'float' = 100000.0, flat=None) -> 'dict';从台账取用则 opstomography.get("basis_material_decompose"))
• 经台账调用的返回值: fullseye.ledger.basis_material_decompose(...) 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.basis_material_decompose.raw(...),或直接调用 dualxray.basis_material_decompose。
通道信号 → 基材料的厚度图(Alvarez–Macovski / Lehmann 基分解)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
各画素で、多色の順方向模型 L_c(b) = −ln(Σ_k W_ck g_k e^{−Σ_j μ_j(E_k) b_j} / Σ_k W_ck g_k) を測った L_c に合わせる b(基底ごとの厚み [cm])を、分散 var(L_c) ≈ var_c/mean_c² で重みをつけた Gauss–Newton で解く(チャネル数 = 基底の数なら連立方程式の厳密解、多ければ重みつき最小二乗 = 高計数での最尤)。初期値は空きのスペクトルの実効 μ の線形解。基底の厚みは負になりうる(水と Al の基底でポリエチレンは Al が負)—— 物理の厚みではなく「同じ減衰を作る基底の組合せ」。
拒否(fail-closed): 信号が 0 以下・非有限の画素、DECOMP_MAX_ITER 回で DECOMP_TOL_CM に収束しない画素、|b| > DECOMP_MAX_THICKNESS_CM に飛ぶ画素は NaN にして rejected に数える(黙って値を返さない)。反復の上限・収束の幅・厚さの上限は引数にしない —— Gauss–Newton は 3〜6 回で 1e-6 cm に収束し、どの値にしても解ける画素の答えは変わらない(効かないノブは置かない、2026-10-18)。チャネル数 < 基底の数は ValueError(解が決まらない)。
返り値: dict(thickness (B, H, W) [cm], basis, rejected (H, W) bool, n_rejected, iterations, residual (H, W) = 重みつき残差の二乗和)。opstomography.call は thickness だけを返す。
• 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。
• poc_dual_energy_xray — py -3.11 examples/poc_dual_energy_xray.py
images 作为输入)xray_channel_projection · r_value_map · effective_z_map
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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