tm_backproject_unfiltered — 2D `tomography` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "tm_backproject_unfiltered", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

用法

对输入正弦图进行普通（未滤波）反投影 —— 经典的模糊重建。由于未应用斜坡滤波器，高频被抑制，每个点都会扩散出 1/r 形式的模糊：这是刻意展示为什么 FBP 需要滤波器。`a／b 均未被使用（这是固定的朴素基线）。若可用则使用带 filter_name=None 的 skimage.transform.iradon`，否则使用 NumPy 的普通反投影。输出重新拟合为 HxW。

详细使用指南

• gallery2d_physics_alife_3d 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image` 作为输入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同类别(`tomography`)

tm_radon_forward · tm_fbp_reconstruct · tm_sart_reconstruct · tm_sinogram_denoise

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

tm_backproject_unfiltered — 2D tomography op

用法