图像重建的四种算法_matlab点云三维重建

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

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💥1 概述

锥束重建的几何结构如图 4.2 所示。

 当扫描轨道在一个平面内时，比如圆轨道，锥束的投影数据是不完备的[8]，因此只能进行近似重建。FDK算法实际上是二维扇束滤波反投影算法的三维推广，它首先对偏离中心平面的投影数据进行加权，然后利用类似与扇束算法的滤波反投影对物体进行重建。它具体过程可以分为以下两步[1]： 首先对投影数据进行加权滤波：

📚2 运行结果

 部分代码：

n=180;%num of views,options 180,36,10
I = phantom(256); 
M = 256;
% 对投影做傅里叶变换
R=radon(I,0:179);
width=length(R);
filter=2*[0:round(width/2-1), width/2:-1:1]’/width;
% 每一列做傅里叶变换
r_fft=fft(R,width); 
% 每一列做傅里叶变换后滤波
r_fft_filter=r_fft.*filter; 
%滤波后反变换(real取实部)
proj_ifft=real(ifft(r_fft_filter));
theta=linspace(0.5*pi,1.5*pi,180);
%反投影到x轴，y轴
fbp = zeros(256); % 假设初值为0

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]刘亮. 基于FDK的高精度锥束CT重建算法研究[D].中北大学,2007.

[2]郑晗. 用GPU加速基于FDK的全三维图像重建[C]//中国生物医学工程学会医学物理分会（Chinese Society of Medical Physics）,北美华人医学物理师协会（North American Chinese Medical Physicist Association）.长城2008国际医学物理大会暨第14届中国医学物理学术年会论文集.[出版者不详],2008:229-230.

🌈4 Matlab代码实现

今天的文章图像重建的四种算法_matlab点云三维重建分享到此就结束了，感谢您的阅读。