spectral_xray opimages → imagesimport fullseye as fs; fs.ledger.xray_channel_projection(thickness, materials_list=('MUSCLE_ICRU44',), channels=None, photons_per_pixel: 'float' = 100000.0, noise: 'bool' = True, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import dualxray; dualxray.xray_channel_projection(thickness, materials_list=('MUSCLE_ICRU44',), channels=None, photons_per_pixel: 'float' = 100000.0, noise: 'bool' = True, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opstomography.get("xray_channel_projection"))fullseye.ledger.xray_channel_projection(...) 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.xray_channel_projection.raw(...)、または dualxray.xray_channel_projection を直接呼ぶ。材料ごとの厚み図 → チャネルごとの信号の像 (C, H, W)。
thickness: (M, H, W)、単位 cm(materials_list の材料ごとに 1 枚、重なりは足し算 = 細いビームの
Beer–Lambert)。photons_per_pixel: 1 画素に入射する光子の数(全エネルギー、検出器の前)。
計数(counting)のチャネルは平均 n₀ Σ W e^{−μt} の Poisson 標本(photoncount.photon_sample、
チャネルごとに seed から決まる別の乱数列)。積分型(integrating)は平均と分散 Σ W E² e^{−μt}
のガウス(複合 Poisson の近似)。noise=False は平均そのもの。
空き(厚み 0)の平均は channels から決まるので、分解の op は同じ channels と
photons_per_pixel を受けて自分で計算する(白の撮影を別に渡すこともできる)。
py -3.11 examples/poc_dual_energy_xray.pyimages を入力に取れる)basis_material_decompose · 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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