spectral_xray opimages → imagesimport fullseye as fs; fs.ledger.basis_material_decompose(signal, channels=None, basis=('WATER', 'AL'), photons_per_pixel: 'float' = 100000.0, flat=None) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import dualxray; dualxray.basis_material_decompose(signal, channels=None, basis=('WATER', 'AL'), photons_per_pixel: 'float' = 100000.0, flat=None) -> 'dict'、台帳から引くなら opstomography.get("basis_material_decompose"))fullseye.ledger.basis_material_decompose(...) は宣言 out 型 images の値だけを返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.basis_material_decompose.raw(...)、または dualxray.basis_material_decompose を直接呼ぶ。チャネルの信号 → 基底物質の厚み図(Alvarez–Macovski / Lehmann の基底分解)。
各画素で、多色の順方向模型 L_c(b) = −ln(Σ_k W_ck g_k e^{−Σ_j μ_j(E_k) b_j} / Σ_k W_ck g_k) を測った L_c に合わせる b(基底ごとの厚み [cm])を、分散 var(L_c) ≈ var_c/mean_c² で重みをつけた Gauss–Newton で解く(チャネル数 = 基底の数なら連立方程式の厳密解、多ければ重みつき最小二乗 = 高計数での最尤)。初期値は空きのスペクトルの実効 μ の線形解。 基底の厚みは負になりうる(水と Al の基底でポリエチレンは Al が負)—— 物理の厚みではなく 「同じ減衰を作る基底の組合せ」。
拒否(fail-closed): 信号が 0 以下・非有限の画素、:data:DECOMP_MAX_ITER 回で :data:DECOMP_TOL_CM に
収束しない画素、|b| > :data:DECOMP_MAX_THICKNESS_CM に飛ぶ画素は NaN にして rejected に数える
(黙って値を返さない)。反復の上限・収束の幅・厚さの上限は引数にしない —— Gauss–Newton は 3〜6 回で
1e-6 cm に収束し、どの値にしても解ける画素の答えは変わらない(効かないノブは置かない、2026-10-18)。
チャネル数 < 基底の数は ValueError(解が決まらない)。
返り値: dict(thickness (B, H, W) [cm], basis, rejected (H, W) bool, n_rejected, iterations,
residual (H, W) = 重みつき残差の二乗和)。opstomography.call は thickness だけを返す。
py -3.11 examples/poc_dual_energy_xray.pyimages を入力に取れる)xray_channel_projection · r_value_map · effective_z_map
spectral_xray)material_xray_table · material_xray_attenuation · material_xray_constants · material_effective_z · xray_tube_spectrum · xray_beam_quality · photon_counting_channels · dual_kvp_channels
Provenance: dualxray.py — TOMOGRAPHY 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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