基于ART算法的图像重建 - Matlab 实现

最新推荐文章于 2024-04-01 11:25:51 发布

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文章标签： matlab 算法开发语言

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本文介绍了基于ART算法的图像重建在Matlab中的实现。通过将Shepp-Logan模型转换为投影数据，初始化重建图像和误差项，然后利用迭代更新公式进行图像重建。ART算法因其快速计算和高精度在数字图像处理中被广泛应用。

基于ART算法的图像重建 - Matlab 实现

图像重建是数字图像处理的一个重要领域，常用于医学影像处理、地震勘探等领域。ART（Algebraic Reconstruction Technique）算法是一种常用于图像重建的迭代算法，它能够在保持较高精度的情况下获得较快的计算速度。本文将介绍基于ART算法实现图像重建的Matlab源代码。

首先，我们需要将原始图像转换为投影数据。这里以Shepp-Logan模型为例生成投影数据，其中包括图像大小、旋转角度等参数。

theta = 0:179;
n = 256;
phantom_img = phantom(n);
proj_data = radon(phantom_img,theta);

然后，我们初始化重建图像和误差项。重建图像初始为全零矩阵，误差项初始为投影数据。

recon_img = zeros(n);
error = proj_data;

接下来就是ART算法的核心部分——迭代。在每次迭代中，我们按照旋转角度对投影数据进行逐行更新，以及对重建图像进行更新。更新公式如下：

for i = 1:length(theta)
    angle = theta(i);
    proj_i = proj_data(:,i);
    delta = (proj_i - A*recon_img(:,i));
    recon_img(:,i) = recon_img(:,i) + lambda*(D'*delta);
    error(:,i) = proj_i - A*recon_img(:,i);
end

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