radon_volume — TOMOGRAPHY `volume` op

• 데이터 종류: voxel → sinostack

• 호출: import tomography; tomography.radon_volume(volume, angles_deg=None, n_detectors=None, oversample=1)(또는 opstomography.get("radon_volume"))

`(Z, H, W) 볼륨의 모든 슬라이스를 투영 -> (Z, A, D)` 스택.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

Parallel-beam geometry with the rotation axis along `Z`, which is the case

where the 3-D problem really is a stack of independent 2-D ones — each slice

projects into its own sinogram and nothing crosses between them. (A cone beam

does not have this property and is not implemented; saying so is cheaper than

a wrong `FDK`.)

The output's axis order is `(slice, angle, detector) so that stack[k]`

is a sinogram in this module's own convention and every 2-D operator here

applies to it unchanged.

:param volume: `(Z, H, W) float volume, Z >= 1`.

:param angles_deg: view angles; `None -> uniform [0, 180)`, 180 views.

:param n_detectors: bins; `None` -> covers the in-plane diagonal.

:param oversample: ray samples per pixel, `1 .. 8`.

:returns: `(Z, n_angles, n_detectors)` float64 stack.

:raises ValueError: on a non-3-D input or a stack over

:data:MAX_STACK_ELEMENTS.

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

• tomography_reconstruct — py -3.11 examples/tomography_reconstruct.py

*Provenance: tomography.py — TOMOGRAPHY 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

radon_volume — TOMOGRAPHY volume op