tm_sinogram_denoise — 2D `tomography` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "tm_sinogram_denoise", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

tm_sinogram_denoise: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ tm_sinogram_denoise: knob a sweep (docs site)

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ tm_sinogram_denoise: knob b sweep (docs site)

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ tm_sinogram_denoise: other inputs (docs site)

*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*

用法

沿角度方向（行）对输入正弦图进行平滑。相邻投影角度所观察到的几乎是同一物体，因此角度方向的平滑是一种真正的一致性先验，能在保留正弦轨迹的同时抑制逐角度的探测器噪声。`a 设定角度轴的高斯 sigma（a*4），b 附加一个温和的探测器轴 sigma（b*1.5`）。输出仍为同形状、值域 [0,1] 的正弦图。

边界处理：复制边缘像素（最近邻）（实测。tools/impl2/border_probe.py）。

详细使用指南

• gallery2d_physics_alife_3d 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

tm_sinogram_denoise 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image` 作为输入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同类别(`tomography`)

tm_radon_forward · tm_fbp_reconstruct · tm_sart_reconstruct · tm_backproject_unfiltered

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

tm_sinogram_denoise — 2D tomography op

用法