shepp-logan模型笛卡尔坐标变换到极坐标,环状伪影仿真

本文介绍了一种利用Shepp-Logan模型进行环状伪影仿真的方法,通过后处理技术将CT图像从笛卡尔坐标转换到极坐标系,并展示了具体的MATLAB实现过程及结果。

利用shepp-logan模型进行环状伪影仿真,处理方法为后处理方法,即对CT图像进行处理,将图像从笛卡尔坐标变换到极坐标系中。

clc
clear all
L = 256;**图像大小
P = phantom(L);
theta = 0:359;
R = radon(P,theta);**获得正弦图
for ii = 200:200
    for jj = 1:360
        R(ii,jj) = 0.0;
    end
end
for ii = 100:100
    for jj = 1:360
        R(ii,jj) = 0.0;
    end
end
for ii = 150:150
    for jj = 1:360
        R(ii,jj) = 0.0;
    end
end
%figure,imshow(R,[])
I = iradon(R, theta, 'linear', 'Hamming', L);%%获得重建图像
JG = 2*pi/(4*L);%%角度采样频率
width = 2*pi/(JG) + 1;
[m,n] = size(I);
radius = ceil(sqrt(m^2 + n^2)/2);
POL = zeros(radius*2, width);
for gama = 0:JG:(2*pi)
    for rad = 0.25:0.25:radius   %%半径采样频率
        i = round(gama/JG+1);
        j = (rad-0.25)*4 + 1;
        x = rad*cos(gama);%%x坐标变换
        y = rad*sin(gama);%%y坐标变换
        ceil_x = ceil(x);
        ceil_y = ceil(y);
        floor_x = floor(x);
        floor_y = floor(y);
        chae3 = abs(x - floor_x);
        chae4 = abs(y - floor_y);
        x1 = floor_x + L/2;
        x2 = ceil_x + L/2;
        y1 = floor_y + L/2;
        y2 = ceil_y + L/2;
        if x1>L
            x1 = L;
        end
        if x1<1
            x1 = 1;
        end
        if x2>L
            x2 = L;
        end
        if x2<1
            x2 = 1;
        end
        if y1>L
            y1 = L;
        end
        if y1<1
            y1 = 1;
        end
        if y2>L
            y2 = L;
        end
        if y2<1
            y2 = 1;
        end
        POL(j,i) = (1-chae3)*(1-chae4)*I(x1,y1) + chae3*(1-chae4)*I(x2,y1) + (1-chae3)*chae4*I(x1,y2) + chae3*chae4*I(x2,y2);%%双线性插值
    end
end
figure, hold on
subplot(1,2,1),imshow(I)
subplot(1,2,2),imshow(POL)

结果如下图所示
matlab环状伪影仿真

Shepp-Logan模型最初是为了解决医学成像中的图像重建问题而提出的,特别是在计算机断层扫描(CT)中。该模型不仅包括Shepp-Logan滤波器,还涵盖了Shepp-Logan头部模型(phantom),两者在医学图像处理和算法验证中扮演重要角色。 ### Shepp-Logan滤波器的工作原理 Shepp-Logan滤波器是一种用于滤波反投(Filtered Back-Projection, FBP)算法中的高频增强滤波器,其设计目的是在图像重建过程中保留边缘信息并抑制噪声。与Ram-Lak滤波器相比,Shepp-Logan滤波器引入了一个余弦窗函数,使得高频部分的增益逐渐衰减,从而减少噪声放大效应。 其频率响应表达式为: $$ H(f) = \frac{1}{2} \cdot \text{sinc}\left(\frac{f}{2f_c}\right) \cdot \cos\left(\frac{\pi f}{2f_c}\right) $$ 其中,$ f_c $ 是截止频率,通常取最大频率的一半,以防止高频噪声的过度放大。该滤波器结合了斜坡滤波器(Ram-Lak)的高频增强特性和余弦窗函数的平滑作用,使得重建图像在保持边缘清晰的同时具有更好的噪声特性。 ### Shepp-Logan头部模型(Phantom) Shepp-Logan头部模型是一种合成的二维或三维图像模型,由多个椭圆形区域组成,每个区域具有不同的密度值,模拟人体头部的组织分布。该模型被广泛用于验证图像重建算法的性能。 数学上,Shepp-Logan头部模型可以表示为多个椭圆函数的叠加,每个椭圆函数具有不同的中心坐标、长轴、短轴、旋转角度和密度值。一个标准的二维Shepp-Logan头部模型的定义如下: $$ f(x, y) = \sum_{i=1}^{N} A_i \cdot \chi\left(\frac{(x - x_i)\cos\theta_i + (y - y_i)\sin\theta_i)^2}{a_i^2} + \frac{(-(x - x_i)\sin\theta_i + (y - y_i)\cos\theta_i)^2}{b_i^2} \leq 1\right) $$ 其中,$ A_i $ 是第 $ i $ 个椭圆的密度值,$ (x_i, y_i) $ 是中心坐标,$ a_i $ 和 $ b_i $ 分别是长轴和短轴,$ \theta_i $ 是旋转角度,$ \chi $ 是特征函数,用于判断点是否在椭圆内。 ### 应用场景 Shepp-Logan模型主要应用于以下领域: - **医学图像重建**:在CT、PET等断层成像中作为滤波器和测试模型,用于评估重建算法的性能。 - **图像处理研究**:作为标准测试图像,用于比较不同图像重建算法的效果。 - **教学与仿真**:在医学成像、信号处理等课程中用于教学演示和仿真实验。 - **算法开发**:作为基准数据集,用于开发和优化滤波反投、迭代重建等图像重建算法。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage.transform import radon, iradon # 创建Shepp-Logan头部模型 image = shepp_logan_phantom() plt.figure() plt.imshow(image, cmap='gray') plt.title("Shepp-Logan Phantom") plt.show() # 计算Radon变换(正投) theta = np.linspace(0., 180., 180, endpoint=False) sinogram = radon(image, theta=theta, circle=True) # 使用Shepp-Logan滤波器进行滤波反投重建 reconstruction = iradon(sinogram, theta=theta, circle=True, filter_name='shepp-logan') plt.figure() plt.imshow(reconstruction, cmap='gray') plt.title("Reconstruction using Shepp-Logan Filter") plt.show() ``` 该模型因其数学定义明确、结构清晰、易于生成,已成为图像重建领域的标准测试工具。
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