ellipse_phantom — TOMOGRAPHY `forward` op

• Datenarten: keine → image2d (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.ellipse_phantom(size=256, ellipses=None, supersample=4) (die Implementierung direkt: import tomography; tomography.ellipse_phantom(size=256, ellipses=None, supersample=4); aus dem Register: opstomography.get("ellipse_phantom"))

Verwendung

Rastert eine Summe gleichförmiger Ellipsen auf eine *size* x *size*-Schicht.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

The default is 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 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 -> 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

MAX_IMAGE_ELEMENTS.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• ct_reconstruction — py -3.11 examples/ct_reconstruction.py

• poc_ct_fidelity — py -3.11 examples/poc_ct_fidelity.py

• tomography_reconstruct — py -3.11 examples/tomography_reconstruct.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image2d` als Eingabe)

radon_transform

Gleiche Kategorie (`forward`)

ellipse_sinogram · radon_transform

*Provenance: tomography.py — TOMOGRAPHY Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

ellipse_phantom — TOMOGRAPHY forward op