tm_radon_forward — 2D `tomography` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "tm_radon_forward", 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

正向 Radon 投影：将 `v 视为切片图像，沿平行射线对其积分以构建正弦图（行 = 角度，列 = 探测器），再重新拟合回原始的 HxW。a 设定采集的角度数量（n = round(H*a)，钳制在 8..360 —— 稀疏视角旋钮）；b 设定角度跨度（span = 180*min(1, 0.5+b) 度：b < 0.5 为有限角度 CT，b >= 0.5 —— 包括默认值 b = 0.5 —— 为 tm_fbp_reconstruct／tm_sart_reconstruct／tm_backproject_unfiltered 所假设的完整 [0,180) 跨度，因此在默认旋钮下，正向 -> 反向的自然链路可以往返一致）。若可用则使用 skimage.transform.radon`，否则使用 NumPy 的旋转求和 Radon 变换。

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_fbp_reconstruct · tm_sart_reconstruct · tm_backproject_unfiltered · 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_radon_forward — 2D tomography op

用法