関数radonとiradonの中身が知りたいです

不等間隔のデータに対して、ラドン変換やラドン逆変換をやりたいときは自分でコードを書かなければいけないと思う

skimage.transformのradon, iradon関数についての質問です。 この関数にはthetaという引数があります。 この引数を指定することで、角度が不等間隔のデータに対して、ラドン変換やラドン逆変換を行うことができると解釈してよいでしょうか？

skimage.transformのradon、iradon関数におけるtheta引数について

はい、その解釈は正しいです。skimage.transformモジュールのradon関数とiradon関数におけるtheta引数は、角度が不等間隔のデータに対してラドン変換とラドン逆変換を行うために使用できます。

不等間隔角度におけるラドン変換

radon関数は、画像配列とオプションのtheta配列を引数として受け取ります。theta配列は、ラドン変換を計算する角度を指定します。thetaが提供されない場合、変換は0度と180度の間で等間隔の角度で計算されます。しかし、theta配列を提供すると、変換は指定された角度で計算されます。

以下のコードは、0度、45度、90度の角度で画像のラドン変換を計算する例です。

python

1import numpy as np 2from skimage.transform import radon 3 4img = np.zeros((10, 10))5img[2:4, 2:4] = 16img[7:9, 2:4] = 17 8theta = [0, np.pi/4, np.pi/2]9sinogram = radon(img, theta=theta)

不等間隔角度におけるラドン逆変換

iradon関数は、シノグラム配列とオプションのtheta配列を引数として受け取ります。theta配列は、シノグラムが計算された角度を指定します。thetaが提供されない場合、シノグラムは0度と180度の間で等間隔の角度で計算されたと仮定されます。しかし、theta配列を提供すると、逆変換は指定された角度を使用して実行されます。

以下のコードは、0度、45度、90度の角度で計算されたシノグラムから画像を再構築する例です。

python

1import numpy as np 2from skimage.transform import iradon 3 4sinogram = ... # 前の例からシノグラムを読み込む5 6theta = [0, np.pi/4, np.pi/2]7img_rec = iradon(sinogram, theta=theta)

不等間隔角度を使用する利点

ラドン変換とラドン逆変換に不等間隔角度を使用する利点はいくつかあります。

• 精度向上: 場合によっては、不等間隔角度を使用することで、再構築の精度を向上させることができます。これは、角度の選択を再構築する特定のオブジェクトに合わせることができるためです。
• 計算コストの削減: 特定の角度でのみオブジェクトの再構築に関心がある場合は、thetaを使用してその角度のみを指定できます。これにより、再構築の計算コストを削減できます。

まとめ

skimage.transformモジュールのradon関数とiradon関数におけるtheta引数は、角度が不等間隔のデータに対してラドン変換とラドン逆変換を実行するために使用できます。これは、再構築の精度を向上させたり、計算コストを削減したりするために役立ちます。