xray_channel_projection — TOMOGRAPHY `spectral_xray` op

• Datenarten: images → images

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.xray_channel_projection(thickness, materials_list=('MUSCLE_ICRU44',), channels=None, photons_per_pixel: 'float' = 100000.0, noise: 'bool' = True, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import dualxray; dualxray.xray_channel_projection(thickness, materials_list=('MUSCLE_ICRU44',), channels=None, photons_per_pixel: 'float' = 100000.0, noise: 'bool' = True, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opstomography.get("xray_channel_projection"))

• Rückgabewert über das Register: fullseye.ledger.xray_channel_projection(...) liefert nur den Wert des deklarierten Out-Typs images (die zugrunde liegende Funktion gibt zusätzlich Hilfsinformationen zurück). Wird das Verworfene gebraucht, nutze fullseye.ledger.xray_channel_projection.raw(...) oder rufe dualxray.xray_channel_projection direkt auf.

Verwendung

Dickenkarte je Material → ein Signalbild je Kanal (C, H, W).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

thickness: (M, H, W)、単位 cm(materials_list の材料ごとに 1 枚、重なりは足し算 = 細いビームの Beer–Lambert)。photons_per_pixel: 1 画素に入射する光子の数(全エネルギー、検出器の前)。計数(counting)のチャネルは平均 n₀ Σ W e^{−μt} の Poisson 標本(photoncount.photon_sample、チャネルごとに seed から決まる別の乱数列)。積分型(integrating)は平均と分散 Σ W E² e^{−μt} のガウス(複合 Poisson の近似)。noise=False は平均そのもの。空き(厚み 0)の平均は channels から決まるので、分解の op は同じ channels と photons_per_pixel を受けて自分で計算する(白の撮影を別に渡すこともできる)。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_dual_energy_xray — py -3.11 examples/poc_dual_energy_xray.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `images` als Eingabe)

basis_material_decompose · r_value_map · effective_z_map

Gleiche Kategorie (`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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

xray_channel_projection — TOMOGRAPHY spectral_xray op