tm_radon_forward — 2D tomography op

• 데이터 종류: image → image

• 호출: fullseye.apply(img, "tm_radon_forward", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

Forward Radon projection: treat `v` as a slice image and integrate it

along parallel rays to build a sinogram (rows = angles, cols = detector),

refit to the original HxW. `a` sets how many angles are acquired

(`n = round(H*a) clamped to 8..360 -- the sparse-view knob), b` sets the

angular span (`span = 180*min(1, 0.5+b)` deg: b < 0.5 is limited-angle CT,

b >= 0.5 -- including the default b = 0.5 -- is the full [0,180) span that

`tm_fbp_reconstruct / tm_sart_reconstruct / tm_backproject_unfiltered`

assume, so the natural chain forward -> inverse round-trips at default knobs).

Uses `skimage.transform.radon` when available, else the NumPy

rotate-and-sum Radon transform.

자세한 사용 가이드

• gallery2d_physics_alife_3d 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(tomography)

tm_fbp_reconstruct · tm_sart_reconstruct · tm_backproject_unfiltered · tm_sinogram_denoise

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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