SART迭代重建 python

SART（Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique）是一种迭代重建算法，用于从投影数据中重建图像。它是一种基于代数方法的迭代算法，常用于计算机断层扫描（CT）等领域。

SART算法的基本思想是通过多次迭代来逐步逼近真实图像。在每次迭代中，SART算法通过比较投影数据和当前重建图像的投影数据之间的差异，来更新图像的像素值。具体步骤如下：

1. 初始化重建图像：将重建图像的像素值初始化为一个合理的初始值，通常为全零或者均匀分布的随机值。

2. 计算投影数据：使用当前重建图像计算模拟的投影数据。

3. 更新图像像素值：对于每个像素，根据其在投影数据中的贡献以及当前重建图像与实际投影数据之间的差异，来更新像素值。

4. 重复迭代：重复执行步骤2和步骤3，直到达到预设的迭代次数或者满足停止准则。

Python是一种常用的编程语言，可以用于实现SART算法。在Python中，可以使用NumPy库进行矩阵运算和图像处理，使用matplotlib库进行图像显示。

相关问题

python astra中FDK

Astra是一个用于CT重建的开源软件库，它支持多种重建算法，包括基于过滤的重建算法（如标准滤波器和扇形滤波器）和迭代重建算法（如SART和MLEM）。其中，FDK（Feldkamp-Davis-Kress）是一种常用的基于过滤的重建算法。

使用Astra进行FDK重建的步骤如下：

1. 导入Astra库

import astra

2. 定义重建参数

# 重建图像的大小
vol_geom = astra.creators.create_vol_geom(nx, ny, nz)

# 探测器的角度范围
angles = np.linspace(0, np.pi, num_angles, False)

# 探测器的数量和每个探测器的像素数
det_width = pixel_size * num_pixels
det_geom = astra.creators.create_detector_geom(detector_size, detector_size, det_width)

# 重建算法的参数
proj_geom = astra.create_proj_geom('cone', pixel_size, pixel_size, num_pixels, num_pixels, angles, source_origin, detector_origin)
proj_id = astra.create_projector('cuda', proj_geom, vol_geom)
recon_id = astra.data2d.create('-vol', vol_geom)

# 过滤器
fpb = 1.0
filter_type = 'ram-lak'
filter_id = astra.create_filter(filter_type, fpb)

# 重建迭代的次数
num_iterations = 10

3. 加载投影数据

# 投影数据的大小为 num_angles x num_pixels x num_slices
sinogram_id = astra.data2d.create('-sino', proj_geom, data)

4. 进行重建

# 进行重建
astra.algorithm.run(astra.astra_dict('FDK_CUDA'), sinogram_id, recon_id, filter_id, num_iterations)

# 获取重建图像
recon = astra.data2d.get(recon_id)

其中，FDK_CUDA是Astra中用于FDK重建的算法名称，可以根据需要选择其他算法。另外，投影数据需要按照Astra的要求进行格式化，具体可以参考Astra的文档。

需要注意的是，上述代码中使用了CUDA加速，因此需要安装相应的CUDA库并配置好环境。如果没有CUDA环境，可以使用CPU版本的Astra库进行重建。