forward op• Data kinds: कोई नहीं → image2d (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.ellipse_phantom(size=256, ellipses=None, supersample=4) (implementation को सीधे call करना हो तो import tomography; tomography.ellipse_phantom(size=256, ellipses=None, supersample=4), registry से लेना हो तो opstomography.get("ellipse_phantom"))
uniform ellipse के योग को *size* x *size* slice पर rasterise करता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
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.
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• 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
image2d को input के रूप में लेते हैं)forward)ellipse_sinogram · radon_transform
*Provenance: tomography.py — TOMOGRAPHY operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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