图像重建

MATLAB编写的CT图像重建程序提供了一种高效的图像处理方案。此程序不仅仅是MATLAB代码，还包含了详细的实验报告模板，帮助用户深入理解和应用。使用这一程序，研究人员和工程师能够快速重建CT扫描图像，以获得精确的医学图像数据。

这个软件包包括多种执行CT图像重建任务的函数，如Radon变换、简单反投影、空间域中的卷积滤波反投影、2D傅立叶变换滤波反投影，以及中心切片定理滤波反投影。其中的myCtReconstruction函数提供即开即用的功能，并使用Matlab的Shepp Logan Phantom进行演示。用户也可以通过参数运行myCtReconstruction函数来执行自定义数据集上的图像重建。

图像重建用得最多的就是Radon 变换，是在医学影像领域中。MATLAB 的radon函数在实现 CT 图像重建时可是个得力助手。它可以通过拉东变换获取图像的投影数据，进而进行反变换实现图像的重建，挺方便的。Matlab代码的实现比较简洁，适合做一些实验和教学演示。 你如果正好需要图像重建的项目，可以考虑利用它 CT、MRI 之类的图像。举个例子，像 CT 图像的重建任务，使用这类工具会让你更轻松搞定。 对于刚开始接触这类技术的同学，Radon 变换有点抽象，但只要动手做几次，理解起来并不难。如果你对图像感兴趣，可以查看相关的技术文章，获取更多灵感和代码资源。

图像里的低秩表示模型，挺适合搞图像重建、降噪这类需求的。它的思路其实直白——把图像看作一堆矩阵，挑出其中结构性强的那部分，也就是低秩成分，再加上点稀疏干扰做重构。嗯，效果还挺稳的。 图像分割的场景下，你可以试试潜在低秩表示子空间分割这套代码，优化做得不错，直接下载。另外，增广拉格朗日乘子法在低秩模型里也蛮常用，这份代码稀疏约束就比较顺手。 做高维图像的你，如果接触过张量 SVD，建议看看这个基于TT-SVD的低秩重构方案，Python 写的，接口清晰，上手快。 优化方面，这篇研究把稀疏低秩回归配合香农编码优化，读起来还挺有意思的。说实话，在 MATLAB 里玩这些模型，效率和收敛速度你都能感觉

使用Matlab系统函数调用投影算法[R, xp] = radon(I, theta)，实现直接反投影和滤波反投影两种不同插值方法的比较。脚本展示了不同投影数量对重建效果的影响，适合CT重建算法初学者学习调试。该项目源于CMU的课程作业，提供了包括源码和文档在内的完整内容。

在MATLAB中，首先导入图像并进行傅里叶变换。接着，根据图像的相位谱和幅度谱分别重建图像，这一过程主要用于分析和提取这些谱中包含的信息。

生成对抗网络（GAN）在超声CT图像重建中具有重要应用价值。这种模型能够有效学习和重建医学图像，为医疗影像处理领域带来了新的突破。GAN模型的引入，标志着超声CT图像重建技术迈向了一个新的阶段。

基于matlab的fbp算法程序，对于 CT 成像技术来说，是个挺实用的工具。它采用了经典的滤波反投影算法，效果蛮不错的，适合在 CT 图像重建的场景下使用。你只需要了解一些基础的matlab语法，整个程序就能轻松上手。还有，如果你想更深入了解 CT 成像技术，也可以参考相关的资源链接，里面有不少有价值的资料。，如果你做 CT 图像，试试这个程序，会让你的工作更高效哦。

非笛卡尔 MR 图像重建这块，RecoIL-old的pcgmatlab代码还挺实用的，原型开发用起来顺手。用的是基于MIRT的CG迭代框架，搞正规 SENSE 重建那一套，它都帮你搭好了，少踩多坑。 支持的场校正方法也比较多，像Sutton 和 Fessler 的时间分割模型、还有直接搞DFT的方式都能整。重建那种扩散或者 MRE 数据时的多次拍摄相位误差，也有现成方法能直接上。挺适合做科研 demo 的。 数据导入这块也考虑得比较全，用recoInfo这个 API 能抽象掉你对Siemens TWIX（.dat 文件）的依赖，读数据不用每次都自己写 wrapper，省事不少。而且代码风格清爽

参考：http://www.dspguide.com/ch25/5.htm。使用X射线（或其他穿透辐射）成像时，面对三维物体生成二维图像的基本挑战。这意味着即使物体结构完全分离，它们在最终图像中也可能重叠。在医学诊断中特别复杂，因为多种解剖结构可能干扰医生的观察。上世纪30年代，通过协调运动移动X射线源和探测器来解决这一问题，保持患者体内单个平面在焦点上，而平面外的结构模糊不清。这种运动模糊的几何形状类似于相机对焦于5英尺处的物体，导致1英尺和50英尺距离处的物体变得模糊。这些技术现在称为经典断层扫描。