spectral_xray op• 資料種類:images → images
• 呼叫: 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'(要直接呼叫實作,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';從台帳取用則 opstomography.get("xray_channel_projection"))
• 經台帳呼叫的回傳值: fullseye.ledger.xray_channel_projection(...) 只回傳宣告的 out 型別 images 的值(底層函式還會回傳輔助資訊)。需要被捨棄的部分時,請用 fullseye.ledger.xray_channel_projection.raw(...),或直接呼叫 dualxray.xray_channel_projection。
每種材料的厚度圖 → 每個通道的訊號影像 (C, H, W)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
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)。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• poc_dual_energy_xray — py -3.11 examples/poc_dual_energy_xray.py
images 作為輸入)basis_material_decompose · 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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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