tm_sinogram_denoise — 2D tomography op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tm_sinogram_denoise", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

使い方

Smooth the input sinogram along the ANGLE direction (rows). Neighbouring

projection angles view almost the same object, so angle-direction smoothing

is a genuine consistency prior that suppresses per-angle detector noise while

preserving the sinusoidal traces. `a` sets the angle-axis Gaussian sigma

(`a*4), b adds a gentle detector-axis sigma (b*1.5`). Output stays

a same-shape sinogram in [0,1].

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_physics_alife_3d ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py

型が繋がる次の op(image を入力に取れる)

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

同カテゴリ(tomography)

tm_radon_forward · tm_fbp_reconstruct · tm_sart_reconstruct · tm_backproject_unfiltered

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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