typed op• Datenarten: counts → counts
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_tcspc_coates_correct", 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. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_tcspc_coates_correct: stages (docs site)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_tcspc_coates_correct: other inputs (docs site)
Exakte Beseitigung des TCSPC-Pile-up (Coates-Schätzer) — der Verzerrung durch früh eintreffende Photonen.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
Classical TCSPC records at most one photon per excitation cycle: the
first one. Late bins are therefore starved, because the cycles in which an
early photon arrived never reach them, and the measured histogram is biased
toward short arrival times — a dToF depth read straight off a piled-up
histogram is *too close*, and a fluorescence lifetime is *too short*.
Coates's estimator inverts that exactly. With `N_k` the measured counts in
bin `k and C` the number of excitation cycles, the number of cycles that
survived to reach bin `k is D_k = C - sum_{j<k} N_j`, the per-cycle
detection probability in that bin is `p_k = N_k / D_k` and the pile-up-free
per-cycle intensity is `lambda_k = -ln(1 - p_k)`. This op returns
`C * lambda_k` — the histogram the same scene would have produced if the
detector could record every photon — so it is directly comparable to the
measured one.
This is an exact inverse, not a linearisation: build a histogram from a
known `lambda through the forward model `N_k = C * exp(-sum_{j<k}
lambda_j) * (1 - exp(-lambda_k))` and Coates returns lambda` to machine
precision (measured max relative error 1.6e-15 in the tests, on a pile-up so
severe that the last bin was suppressed to 14.8% of its true counts).
*hist* is the 1-D measured histogram (counts per bin); *cycles* the number of
excitation cycles (laser pulses) that produced it.
Raises `ValueError`: negative, non-finite or non-1-D *hist*, a
non-positive or non-integer *cycles*, a histogram whose total exceeds
*cycles* (impossible: at most one photon per cycle — a sure sign that
*cycles* is wrong or the data are not first-photon TCSPC), and any bin that
consumed every remaining cycle (`p_k = 1, where -ln(0) is inf`).
Typed bridge of the photon op `tcspc_coates_correct into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. This op has no tunable parameter; a and b` are unused.
• 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.
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.
img_to_counts 0.50 0.50 tb_tcspc_coates_correct 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op tcspc_coates_correct auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• photon_timeresolved — py -3.11 examples/photon_timeresolved.py
• poc_dtof_ranging — py -3.11 examples/poc_dtof_ranging.py
counts als Eingabe)identity · tb_spad_deadtime_apply · tb_spad_deadtime_correct · tb_tcspc_irf_convolve · tb_tcspc_background_subtract · 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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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