tm_sinogram_denoise — 2D `tomography` op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "tm_sinogram_denoise", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

用法

沿角度方向（列）對輸入正弦圖進行平滑。相鄰投影角度所觀察到的幾乎是同一物體，因此角度方向的平滑是一種真正的一致性先驗，能在保留正弦軌跡的同時抑制逐角度的偵測器雜訊。`a 設定角度軸的高斯 sigma（a*4），b 附加一個溫和的偵測器軸 sigma（b*1.5`）。輸出仍為同形狀、值域 [0,1] 的正弦圖。

詳細使用指南

• gallery2d_physics_alife_3d 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 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。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image` 作為輸入)

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

同類別(`tomography`)

tm_radon_forward · tm_fbp_reconstruct · tm_sart_reconstruct · tm_backproject_unfiltered

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

tm_sinogram_denoise — 2D tomography op

用法