pl_diffusion_psf — GENERATIVE `pl` op

• 資料種類:無 → image2d(僅由參數決定的運算子 —— 不接受影像或資料輸入)

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.pl_diffusion_psf(diffusion_length_px: 'float' = 8.0, size: 'int | None' = None) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import pl; pl.pl_diffusion_psf(diffusion_length_px: 'float' = 8.0, size: 'int | None' = None) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsgenerative.get("pl_diffusion_psf"))

用法

以影像形式回傳載子擴散 PSF（二維格林函數 K0(r/L)/2πL²，總和為 1）。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

Parameters

diffusion_length_px : float

拡散長 L = √(Dτ)[px]。

size : int or None

核の一辺(奇数)。None なら 2·ceil(8L)+1(8L で切ると質量の欠けは

8·K₁(8) ≈ 1.2e-3)。

Returns

numpy.ndarray

(size, size) の float64。中心画素は特異点 K₀(0) = ∞ を画素と同面積の円で平均した値 1 − (a/L)K₁(a/L)(a = 1/√π)にして有限にしてある。

Notes

総和は解析的に 1(∫K₀(r/L)dA = 2πL²)。半分の質量が入る半径は 1.2572·L。これを generation に畳むと、欠陥の無い(k = 0)ときの pl_image_simulate と同じ像になる(境界の扱いを除く)。

Examples

>>> import numpy as np

>>> k = pl_diffusion_psf(6.0)

>>> k.shape

(97, 97)

>>> abs(float(k.sum()) - 1.0) < 5e-3 # 総量 = G·τ

True

>>> bool(k[48, 48] == k.max()) # 中心が最大

True

詳細使用指南

• generative_art 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_si_wafer_pl_defect_visibility — py -3.11 examples/poc_si_wafer_pl_defect_visibility.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image2d` 作為輸入)

sem_render · sem_image · sem_charging_series · pl_image_simulate

同類別(`pl`)

pl_image_simulate · pl_groove_visibility

*Provenance: pl.py — GENERATIVE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

pl_diffusion_psf — GENERATIVE pl op

用法