dtof_cube_simulate — PHOTON dtof op

• 데이터 종류: depth → histcube

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.dtof_cube_simulate(depth, bins=256, bin_ps=100.0, reflectivity=None, signal_photons=20.0, ambient_photons=5.0, irf_fwhm_ps=200.0, seed=0, noise=True)(구현을 직접 호출하려면 import photoncount; photoncount.dtof_cube_simulate(depth, bins=256, bin_ps=100.0, reflectivity=None, signal_photons=20.0, ambient_photons=5.0, irf_fwhm_ps=200.0, seed=0, noise=True), 원장에서 가져오려면 opsphoton.get("dtof_cube_simulate"))

사용법

SPAD 어레이가 만드는 (H, W, T) 광자 히스토그램 큐브를 합성합니다.

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

The per-pixel version of tcspc_simulate: every pixel of the *depth* map (metres, one-way distance) gets a Gaussian return at its own round-trip time 2d/c, scaled by *signal_photons* times that pixel's *reflectivity*, on a uniform ambient pedestal of ambient_photons/bins per bin, Poisson sampled with numpy.random.default_rng(seed).

The output is the cube that dtof_cube_depth inverts, and the axis order is (H, W, T) with time LAST — the same layout a SPAD array streams. That is not the (D, H, W) of a volops voxel volume; the two are both 3-D float arrays and swapping them silently produces a plausible-wrong depth map, which is why dtof_cube_depth checks and says so.

noise=False returns the exact expectation cube (no sampling).

Ground truth: with noise=False the per-pixel centroid of the cube returns the input depth map to an RMS error of 3.2e-16 m (pinned in the tests) — the pulse integral is analytic, so the only error is float round-off.

Raises ValueError: a non-2-D, non-finite or non-positive *depth*, a *reflectivity* that is negative or not the same shape as *depth*, a *bins* outside [2, MAX_BINS], non-positive *bin_ps* / *irf_fwhm_ps*, negative photon budgets, a non-integer *seed*, a cube over MAX_CUBE_ELEMENTS (H*W*bins grows fast — 512x512x256 is 8x the cap), and any depth whose round-trip time falls outside the time window (which a real sensor would alias into a short distance).

자세한 사용 가이드

• photon_timeresolved 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)

• photon_timeresolved — py -3.11 examples/photon_timeresolved.py

• poc_dtof_ranging — py -3.11 examples/poc_dtof_ranging.py

타입이 이어지는 다음 연산자(histcube 를 입력으로 받는 것)

dtof_cube_depth

같은 카테고리(dtof)

dtof_depth · dtof_cube_depth


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

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