r_value_map — TOMOGRAPHY spectral_xray op

• 데이터 종류: images → image2d

• 호출: 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'(구현을 직접 호출하려면 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', 원장에서 가져오려면 opstomography.get("r_value_map"))

사용법

R = L_low / L_high(저에너지와 고에너지 로그 감쇠의 비)의 영상을 반환한다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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)。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(image2d 를 입력으로 받는 것)

radon_transform

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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