typed op• 데이터 종류: counts → counts
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_tcspc_irf_convolve", 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 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_tcspc_irf_convolve: knob a sweep (docs site)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_tcspc_irf_convolve: knob b sweep (docs site)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_tcspc_irf_convolve: stages (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_tcspc_irf_convolve: other inputs (docs site)
기기 응답(타이밍 지터)으로 도착 시간 히스토그램을 블러 처리.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
The temporal analogue of a PSF convolution: a detector's timing uncertainty
(SPAD jitter + TDC quantisation + laser pulse width) smears every arrival
time by the instrument response function, here a Gaussian of full width at
half maximum *irf_fwhm_ps*. The kernel is the exact bin integral of that
Gaussian (erf differences), normalised to sum 1, truncated at
`+-truncate*sigma` and forced to odd length so the convolution is centred.
Ground truth: convolving a unit spike in the middle of a 256-bin window with
`irf_fwhm_ps = 500 at bin_ps = 50` leaves the centroid exactly
where it was (measured shift 0.0 ps — the kernel is symmetric) and gives a
profile whose measured FWHM is 501.22 ps. That 0.24% excess over 500 is the
*measurement*, not the kernel: :func:tcspc_stats finds the half-maximum
crossings by linear interpolation between bins, which slightly overestimates
the width of a Gaussian.
Total counts are preserved *except* at the window edges, where
`mode='same'` discards the tail that falls outside — measured loss exactly
0 for that centred spike, but a genuine loss for a pulse within a few sigma
of either end.
Returns a float64 1-D histogram of the same length as *hist*.
Raises `ValueError`: negative, non-finite or non-1-D *hist*, a
non-positive *bin_ps* / *irf_fwhm_ps* / *truncate*, an IRF sigma below
1e-3 bins (the kernel would be a delta and the op a no-op — say so instead
of pretending to blur), and a kernel that would be longer than the
:data:MAX_BINS cap.
Typed bridge of the photon op `tcspc_irf_convolve into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives bin_ps (default 100) and b drives irf_fwhm_ps` (default 200).
• 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_irf_convolve 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
아래 예제는 원래의 대장 op tcspc_irf_convolve를 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
counts 를 입력으로 받는 것)identity · tb_spad_deadtime_apply · tb_spad_deadtime_correct · tb_tcspc_coates_correct · 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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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