matlab提供大量函数,可以方便的完成fbp算法
1)fbp算法原理:
中心切片定理 (CST) : 原数据投影的一维傅立叶变换等于原数据的二维傅立叶变换

投影 --> 一维傅立叶变换 --> 滤波 --> 二维傅立叶反变换
经过上述过程应该得到原始数据
2)投影相关知识
2.1)正投影:对投影线经过的像素做线积分,积分得到的值保存为该角度下的权值
对一组数据 P 做 Radon 变换,即做正投影,会得到两个数据
[R, xp] = radon(P,theta);
xp是投影线条数
R是theta角下第 xp 条投影线得到的线积分,即权值


2.2) 反投影:反投影是利用上面投影得到的 R 权值,把R值投回到 x y 坐标中
x y 满足 x*cos(theta) + y*sin(theta) = R 就表明点(x, y)在投影线上
注

本文详细介绍了MATLAB中实现傅立叶切片投影(FBP)算法的过程,包括FBP算法的基本原理、正投影与反投影的概念,以及MATLAB源代码实现。通过实例展示了如何使用radon函数进行投影,滤波,逆傅立叶变换,最后进行反投影,成功复原图像。
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