tomography op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tm_sinogram_denoise", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe (ein Nicht-Bild-Rückgabewert wird als Wert gezeigt).*
Glättet das Eingabesinogramm entlang der WINKEL-Richtung (Zeilen). Benachbarte Projektionswinkel betrachten fast dasselbe Objekt, daher ist die Glättung in Winkelrichtung ein echtes Konsistenz-Prior, das das detektorspezifische Rauschen pro Winkel unterdrückt und dabei die sinusförmigen Spuren erhält. `a legt das Gauß-Sigma der Winkelachse fest (a*4), b fügt ein sanftes Sigma der Detektorachse hinzu (b*1,5`). Die Ausgabe bleibt ein formgleiches Sinogramm im Bereich [0,1].
• Leitfaden zur Familie gallery2d_physics_alife_3d
• 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.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
tm_sinogram_denoise 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
tomography)tm_radon_forward · tm_fbp_reconstruct · tm_sart_reconstruct · tm_backproject_unfiltered
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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