ct_scan op• Datenarten: keine → voxel (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.ellipsoid_phantom(shape=(128, 128, 128), ellipsoids=None, supersample=2) (die Implementierung direkt: import ctscan; ctscan.ellipsoid_phantom(shape=(128, 128, 128), ellipsoids=None, supersample=2); aus dem Register: opstomography.get("ellipsoid_phantom"))
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
Rastert eine Summe homogener Ellipsoide auf ein (Z, Y, X)-Gitter.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
The normalised cube [-1, 1]^3 maps onto the grid with half-width X/2 voxels on every axis, so voxels stay cubic. Each voxel is the mean of supersample^3 sub-samples, so an edge voxel carries its true volume fraction.
:param shape: (Z, Y, X), or one int for a cube. :param ellipsoids: (N, 8) rows; None gives SHEPP_LOGAN_3D. :param supersample: anti-alias factor per axis, 1 .. 4. :returns: float64 volume. :raises ValueError: on a degenerate ellipsoid or an oversized grid.
• 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.
• ct_scan_modes — py -3.11 examples/ct_scan_modes.py
voxel als Eingabe)radon_volume · ct_forward_project
ct_scan)ct_scan_geometry · shepp_logan_3d · ellipsoid_projections · ct_forward_project · ct_adjoint_project · fdk_reconstruct · sirt_reconstruct · os_sart_reconstruct
*Provenance: ctscan.py — TOMOGRAPHY Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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