Cuda实现Radon变换

用PyTorch手把手教你实现CT图像重建的FP/FBP模块(附完整代码与避坑指南) 本文详细介绍了如何使用PyTorch实现CT图像重建中的正投影(FP)和反投影(FBP)模块,提供完整代码与工业级优化方案。内容涵盖Radon变换原理、可微分实现、性能优化技巧及与深度学习的结合应用,帮助开发者快速掌握医学影像处理核心技术。 阅读详情

有关radon变换的算法的详情,写在这里:http://blog.youkuaiyun.com/celte/article/details/9826505

用Cuda实现radon变换,可以类似C语言程序操作。。。

这里可以简单的使用一个block,每个block包含numAngles个thread(在下面的代码中是181个thread)

#include <stdio.h>
#include "math.h"
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"

   
__global__ static void radon_cuda_core(float *gpuOutput,float *gpuInput,float *gpuAngles,int M,int N,int xOrgin,int yOrgin,int numAngles,int rFirst,int rSize)
{
	const int tid=threadIdx.x;	
	float angle=gpuAngles[tid];
	float *pOutput=gpuOutput+tid*rSize;		
	float sine=sin(angle);
	float cosine=cos(angle);
	int m,n;

	for(m=0;m<rSize;m++)
		pOutput[m]=0.0;

	float *pInput=gpuInput;
	for(n=0;n<N;n++
手把手教你用Python实现Radon变换:图像重建的数学魔法 本文详细介绍了如何使用Python实现Radon变换,这一图像重建的数学魔法在医学影像和工业检测中至关重要。通过NumPy和Matplotlib等工具,读者将学习从投影数据还原物体内部结构的完整算法流程,包括Radon变换的数学本质、核心算法实现、逆变换与图像重建方法,以及实战优化技巧。 阅读详情

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