基于Radon滤波反投影算法的CT图像重建matlab仿真

基于Radon滤波反投影算法的CT图像重建matlab仿真

近年来，计算机断层扫描（CT）技术已经得到了快速的发展和普及，广泛应用于医学、工业等领域。然而，由于CT成像过程中存在诸多误差和噪声，重建出高质量的CT图像一直是一个重要的研究课题。

在众多的CT图像重建算法中，Radon滤波反投影算法（Radon Filtered Backprojection Algorithm）是一种比较常见的算法，并且具有较高的重建精度。该算法主要基于Radon 变换，通过在频域对数据进行过滤后，再进行反投影重建。

在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现基于Radon滤波反投影算法的CT图像重建仿真。

首先，我们需要准备一些测试数据，这里使用MATLAB内置的phantom图像作为测试数据。代码如下：

% 生成Phantom图像
phantom_img = phantom(256);
% 显示Phantom图像
imshow(phantom_img, []);

接下来，我们需要对测试数据进行Radon变换。在MATLAB中，使用radon函数可以轻松地进行Radon变换。代码如下：

% 对Phantom图像进行Radon变换
theta = 0:179;
R = radon(phantom_img, theta);
% 显示Radon