ellipse_phantom — TOMOGRAPHY forward op

• データ種: なし → image2d(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)

• 呼び出し: import tomography; tomography.ellipse_phantom(size=256, ellipses=None, supersample=4) (または opstomography.get("ellipse_phantom"))

使い方

一様な楕円の和を *size* x *size* のスライスへラスタ化する。

> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。

The default is :data:SHEPP_LOGAN. The normalised square `[-1, 1]^2` maps

onto the grid, so `x = (col - (size-1)/2) / (size/2)`; the same mapping is

used by :func:ellipse_sinogram, which is what makes the two comparable

without a fudge factor.

*supersample* is the anti-aliasing factor: each pixel is the mean of

`supersample^2` sub-samples, so an edge pixel carries its true area

fraction. This is not cosmetic — a hard 0/1 rasterisation projects to a

sinogram that disagrees with the closed form by 0.276 % interior RMS of

the peak, against 0.073 % anti-aliased (measured), and the

difference is entirely the partial-volume edge.

:param size: side of the square grid, `2 .. 16384`.

:param ellipses: `(N, 6) rows (x0, y0, a, b, phi_deg, rho)` in

normalised coordinates; `None -> :data:SHEPP_LOGAN`.

:param supersample: anti-alias factor per axis, `1 .. 16`.

:returns: `(size, size)` float64 image; the Shepp-Logan default spans

`[0.0, 1.0]`.

:raises ValueError: on a non-int size, a degenerate ellipse, or a grid over

:data:MAX_IMAGE_ELEMENTS.

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)

• ct_reconstruction — py -3.11 examples/ct_reconstruction.py

• tomography_reconstruct — py -3.11 examples/tomography_reconstruct.py

型が繋がる次の op(image2d を入力に取れる)

radon_transform

同カテゴリ(forward)

ellipse_sinogram · radon_transform

*Provenance: tomography.py — TOMOGRAPHY 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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