r_value_map — TOMOGRAPHY spectral_xray op

• データ種: images → image2d

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.r_value_map(signal, channels=None, photons_per_pixel: 'float' = 100000.0, low: 'int' = 0, high: 'int' = -1, flat=None, min_log: 'float' = 0.02) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import dualxray; dualxray.r_value_map(signal, channels=None, photons_per_pixel: 'float' = 100000.0, low: 'int' = 0, high: 'int' = -1, flat=None, min_log: 'float' = 0.02) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opstomography.get("r_value_map"))

使い方

R = L_low / L_high(低エネルギーと高エネルギーの対数減衰の比)の像を返す。

単色なら R = μ(E_low)/μ(E_high) で厚みに依らず材質だけで決まる(Z が大きいほど光電効果で低エネルギーの μ が大きく、R が大きい)。多色ではビーム硬化で厚みとともに少し動く —— その動きが「厚い軽元素と薄い重元素」の交絡の源。L_high < min_log の画素(ほぼ素通しで比が雑音だけになる)と信号が 0 以下の画素は NaN(拒否)。

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(image2d を入力に取れる)

radon_transform

同カテゴリ(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 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)。*

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