tomography op• データ種: image → image
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tm_backproject_unfiltered", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)
*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*
*つまみ a は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
▸ tm_backproject_unfiltered: other inputs (docs site)
*4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。*
入力サイノグラムに対する素の（フィルタなしの）逆投影 — 古典的なぼやけた再構成。ランプフィルタを適用しないため高周波成分が抑えられ、各点が 1/r のぼけとして広がる。これはあえて FBP のフィルタがなぜ必要かを示すためのもの。`a／b は使用しない（これは固定の素朴なベースラインである）。利用可能なら skimage.transform.iradon を filter_name=None` で使用し、無ければ NumPy による素の逆投影にフォールバックする。出力は HxW に合わせ直す。
つまみ(実測): `a` を 0 から 1 まで振っても出力は変わらない(実測。5 種類の入力で確認)。
値の比較可能性(実測): 出力をその画像の最大値で正規化している(出力の最大が常に 1.0、入力を定数倍しても出力が変わらない)。したがって画像をまたいで値を比較できない —— 同じ強さの特徴でも、その画像の中で最も強い特徴が何かによって値が変わる。弱い特徴しか無い画像では雑音が 1.0 まで持ち上がる。画像間で比べたいときは、共通の基準で割り直すこと。
何も写っていないフレーム(実測): 明るさが一様な画像を入れると、明るさに関係なく空(全画素が背景 0)になる。真っ白でも真っ黒でも同じで、明るさそのものでは何も検出しない。
• gallery2d_physics_alife_3d ファミリ ガイド
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
tm_backproject_unfiltered 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py
image を入力に取れる)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
tomography)tm_radon_forward · tm_fbp_reconstruct · tm_sart_reconstruct · tm_sinogram_denoise
*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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