基于中心定理,matlab编程实现CT图像重建,完整代码
时间: 2024-03-03 22:49:53 浏览: 17
以下是MATLAB中心定理重建CT图像的完整代码:
```matlab
% 读取投影数据
data = load('projections.txt');
% 设置重建参数
angles = 0:5:175; % 投影角度
nDetectors = 256; % 探测器数量
nPixels = 256; % 重建图像像素数量
dSize = 1; % 重建图像像素大小
dSD = 1000; % 源到探测器距离
dSO = 1000; % 源到旋转中心距离
% 创建重建图像
recon = zeros(nPixels, nPixels);
% 重建每个角度的投影
for i = 1:length(angles)
angle = angles(i);
projection = data(i,:);
% 计算投影值对应的探测器位置
detectorPositions = ((1:nDetectors) - (nDetectors+1)/2) * dSize;
% 计算探测器位置相对于旋转中心的距离
detectorDistances = detectorPositions .* cosd(angle);
% 计算每个像素与旋转中心的距离
[x, y] = meshgrid(1:nPixels,1:nPixels);
x = (x - (nPixels+1)/2) * dSize;
y = (y - (nPixels+1)/2) * dSize;
distances = sqrt((x-dSO*cosd(angle)).^2 + (y-dSO*sind(angle)).^2);
% 计算每个像素在投影上的位置
projectionPositions = distances * tand(angle) + dSD * detectorDistances / dSO;
% 使用线性插值计算每个像素在投影上的值
projectionValues = interp1(detectorPositions, projection, projectionPositions, 'linear', 0);
% 将投影加到重建图像上
recon = recon + reshape(projectionValues, nPixels, nPixels);
end
% 显示重建图像
imshow(recon, []);
```
以上代码假设投影数据保存在名为`projections.txt`的文本文件中,每行包含一个角度的投影数据,共有36行,对应0到175度之间的每5度一个角度。在实际应用中,需要根据具体数据格式进行调整。