typed op• 데이터 종류: counts → counts
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_tcspc_background_subtract", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_tcspc_background_subtract: knob b sweep (docs site)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_tcspc_background_subtract: stages (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_tcspc_background_subtract: other inputs (docs site)
도착 시간 히스토그램에서 주변광/암계수(dark count) 바닥값을 제거.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
Outdoors, most of what a dToF sensor counts is sunlight: a roughly uniform
pedestal under the return pulse. It biases the centroid toward the middle of
the window (a floor of `b` per bin pulls the first moment toward
`window/2`) and it inflates the apparent signal, so it is removed before
any depth or lifetime estimate.
The level is estimated by *method* and then subtracted (the sign trap:
the result is `hist - level, clipped at 0, never hist + level`):
• `"median"` (default) — the median of every bin. Robust while the pulse
occupies well under half the window, which is the normal dToF case.
• `"leading"` — the mean of the first *leading_bins* bins, the classical
choice when the pulse is known to arrive late (a far target).
• `"trailing"` — the mean of the last *leading_bins* bins, for
fluorescence decays where the tail is background.
• `"quantile"` — the given *quantile* of all bins, for tuning by hand.
*leading_bins* defaults to `None = min(8, len(hist))`, so the default
call works on a short histogram instead of raising over a constant nobody
chose (a fixed default of 8 made `method="leading"` fail on any histogram
with fewer than 8 bins).
*scale* multiplies the estimated level before subtraction (`scale=1.2` for
a deliberately aggressive removal). Clipping at 0 means the result is a valid
non-negative histogram that the rest of this module will accept.
Ground truth: on a noiseless histogram with a known flat pedestal of 20
counts/bin under a 5000-photon pulse covering 5.1% of the window, the median
estimate recovers 20.000000 and the returned histogram equals the pedestal-
free pulse exactly (measured area error 0.0, pinned in the tests).
Returns a float64 1-D histogram of the same length as *hist*.
Raises `ValueError`: negative, non-finite or non-1-D *hist*, an unknown
*method*, a *leading_bins* outside `[1, len(hist)]`, a *quantile* outside
`[0, 1]`, and a negative *scale*.
Typed bridge of the photon op `tcspc_background_subtract into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives quantile (default 0.5) and b drives scale` (default 1).
• 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
img_to_counts 0.50 0.50 tb_tcspc_background_subtract 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
아래 예제는 원래의 대장 op tcspc_background_subtract를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• photon_timeresolved — py -3.11 examples/photon_timeresolved.py
• poc_dtof_ranging — py -3.11 examples/poc_dtof_ranging.py
counts 를 입력으로 받는 것)identity · tb_spad_deadtime_apply · tb_spad_deadtime_correct · tb_tcspc_coates_correct · tb_tcspc_irf_convolve · tb_dtof_depth · tb_countrate_to_counts · tb_counts_to_countrate
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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