已知SOD SDD,采集到1880张RAW格式锥束投影图像,用python将锥形束投影图像进行工业CT三维重建,并可以查看每个切面图;给出代码实现
时间: 2023-06-15 18:03:15 浏览: 57
首先,需要安装以下库:
- NumPy:用于数值计算;
- OpenCV:用于图像处理;
- Pydicom:用于读取DICOM格式的医学图像。
然后,可以使用以下代码进行工业CT三维重建:
```python
import numpy as np
import cv2
import pydicom
# 读取DICOM格式的医学图像
def read_dicom(filename):
ds = pydicom.read_file(filename)
img = ds.pixel_array.astype(float)
img -= np.min(img)
img /= np.max(img)
return img
# 计算锥形束投影
def calculate_projection(img, theta):
h, w = img.shape
proj = np.zeros((h, w), dtype=float)
for i in range(h):
for j in range(w):
x = j - w // 2
y = h // 2 - i
s = x * np.sin(theta) + y * np.cos(theta)
s += w // 2
proj[i, int(s)] += img[i, j]
return proj
# 工业CT三维重建
def industrial_ct_reconstruction(sod, sdd, img_list):
n = len(img_list)
h, w = img_list[0].shape
recon_img = np.zeros((h, w, n), dtype=float)
for i, img in enumerate(img_list):
theta = np.pi * i / n
proj = calculate_projection(img, theta)
for j in range(h):
for k in range(w):
x = k - w // 2
y = h // 2 - j
z = sdd * x / (sdd - sod)
s = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2 + z ** 2)
s += w // 2
if s >= w:
continue
recon_img[j, k, i] = proj[j, int(s)]
return recon_img
# 读取锥形束投影图像
img_list = []
for i in range(1880):
filename = f'image_{i:04d}.dcm'
img = read_dicom(filename)
img_list.append(img)
# 工业CT三维重建并保存结果
sod = 500.0
sdd = 1000.0
recon_img = industrial_ct_reconstruction(sod, sdd, img_list)
for i in range(1880):
filename = f'recon_{i:04d}.png'
cv2.imwrite(filename, recon_img[:, :, i] * 255)
```
其中,`read_dicom`函数用于读取DICOM格式的医学图像,`calculate_projection`函数用于计算锥形束投影,`industrial_ct_reconstruction`函数用于进行工业CT三维重建。
最后,可以使用以下代码查看每个切面图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 查看每个切面图
for i in range(1880):
filename = f'recon_{i:04d}.png'
img = cv2.imread(filename)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.show()
```