基于matlab的平行束滤波反投影重建算法。基于matlab的平行束滤波反投影重建算法

平行光线滤波反投影matlab的实现，用Matlab自带的radon函数，自己写iradon函数，shepp-logan模型

实验一平行束投影数据采集与滤波反投影重建实验实验报告，附有matlab源码

ct Matlab代码CT重建 Matlab代码，通过应用反投影，滤波反投影和卷积反投影来重建CT图像。

超高分辨率matlab代码HBPN (Hierarchical-Back-Projection-Network-for-image-SR) 作者：Zhi-Song、Li-Wen Wang 和 Chu-Tak Li 本 repo 仅提供简单的测试代码、预训练模型和网络策略演示。 我们提出了一种使用分层背投影网络 (HBPN) 的单幅图像超分辨率，以实现良好的 SR 性能和低失真。 您可以从以下位置查看论文 百科全书 @InProceedings{Liu2019hbpn, author = {Liu, Zhi-Song and Wang, Li-Wen and Li, Chu-Tak and Siu, Wan-Chi}, title = {Hierarchical Back Projection Network for Image Super-Resolution}, booktitle = {The Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop(CVPRW)}, month = {June}, year =

这是 Feldkamp-Kress-Davis（也称为 FDK）算法的简单实现，用于从使用锥形束几何结构（即微焦点 X 射线源）拍摄的投影重建（即滤波反投影）切片。 在本演示中，我们仅重建投影的中心切片 (z=0)，即我们使用 FDK 作为具有扇形光束几何形状的采集反投影的代码。 这使我们能够利用 matlab phantom 例程来生成合成投影。 对于实际应用，必须编写自己的程序，根据合适的文件格式读取平面射线照片，并针对暗场图像（探测器在关闭 X 射线的情况下注册的图像）和平面场图像（打开 X 射线）校正这些射线照片并且没有对象）。 此外，归一化的射线照片必须对日志进行处理并转换为投影。 鉴于 Matlab 仅提供 iradon（用于同步加速器光束线产生的平行光束）和 ifanbeam 例程，我们的提交旨在为开发更优化的代码提供有用的概述。 该代码重建一个体积（而不是单个切片

投影数据采集与滤波反投影重建 Shepp-Logan MATLAB图像处理工具箱的phantom radon函数iradon函数

断层扫描切片的直接傅立叶重建使用傅立叶切片定理（而不是滤波反投影，FBP）进行重建的实验。 该实现使用傅立叶切片定理（也称为傅立叶投影定理或中央切片定理）而不是最常见的滤波反投影 (FBP) 方法来重建断层图像（即切片）。 傅里叶切片定理 (FST) 适用于平行 X 射线束，不适用于发散源。 直接傅立叶重建 (DFR) 代码使用幻像图像，计算其氡变换（即构建图像正弦图），对称地零填充正弦图列，计算投影的 fft1（在正弦图列上），过滤频率为fft1（具有可选的低通窗口）并径向分配过滤后的 fft1，以构建原始幻像的（伪）fft2。 最后，通过 ifft2 恢复（重建）体模。 该代码探讨了 fft1 的径向/极坐标布局的不同插值方法。 由 DFT 系数分配产生的极坐标栅格是稀疏的。 直接傅立叶重构（DFR）方法的关键部分是对fft2的笛卡尔网格（ω，zeta）中的正弦图列的fft1傅里叶系数

OpenEIT仪表板 生物医学成像以前很昂贵，几乎无法破解和试验。 如果有更多的人进行实验并了解成像的工作原理，我们可以更快地将其向前发展，并使这些变革性技术对所有人开放。 OpenEIT（EIT用于电阻抗层析成像）使用与CATSCAN相同的层析成像重建技术，使用非电离交流电流来重建任何导电材料（例如，肺部，手臂或头部）的图像。 PCB只有2英寸见方的正方形，带有蓝牙，使之成为进行生物医学成像的便携式且易于破解的方式！ WINDOWS用户注意事项 SPECTRA使用FTDI芯片通过UART进行通信。 VCP FTDI驱动程序未预安装在Windows上（但已安装在所有其他操作系统上）。 如果您运行的是Windows计算机，则应按照以下说明安装FTDI驱动程序，然后再继续进行仪表板安装： : 如何安装python仪表板。 要求 Python 3.6.7 安装 pip install -r

CT图像重建，基于理想卷积反投影重建算法理论,推导出相应校正偏离的卷积反投影算法,并引入单象素工件模 型估计偏离参数;根据偏离幅度给出了理想重建算法适应的范围,仿真结果证明了校正算法的有效,利用 校正算法消除了由旋转中心偏离造成的伪影,提高了图像分辨率。