试用matlab代码,选用Shepp-Logan体模或自己采集一副CT影像进行平行束反投影、扇形束反投影的CT/MR影像重建 的实验
时间: 2024-02-25 13:54:16 浏览: 30
好的,以下是用Matlab实现Shepp-Logan体模的平行束反投影和扇形束反投影的CT重建的代码:
```matlab
% 生成Shepp-Logan体模
theta = 0:3:177;
[R,Xp] = radon(shepp_logan_phantom(256),theta);
% 平行束反投影重建
image1 = iradon(R,theta,'linear','none',1,256);
% 扇形束反投影重建
image2 = iradon(R,theta,'linear','none',1,256,'Shepp-Logan');
% 显示结果
subplot(1,3,1);imshow(shepp_logan_phantom(256));title('原图');
subplot(1,3,2);imshow(image1);title('平行束反投影重建');
subplot(1,3,3);imshow(image2);title('扇形束反投影重建');
```
您可以将Shepp-Logan体模替换为您自己采集的CT影像,然后运行这段代码进行CT重建实验。注意,如果您采集的CT影像不是256x256大小,需要修改代码中的参数。
相关问题
编写matlab代码实现选用Shepp-Logan体模进行实验
好的,以下是基于MATLAB的Shepp-Logan体模实验代码。首先,我们需要生成Shepp-Logan体模:
```matlab
% Shepp-Logan体模参数设置
N = 256; % 图像大小
a = 1; % 长轴大小
b = 0.6; % 短轴大小
c = 0.2; % 密度
phi = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]; % 旋转角度
theta = [0, pi/6, pi/3, pi/2, 2*pi/3, 5*pi/6, pi]; % 旋转方向
% 生成Shepp-Logan体模
[X,Y] = meshgrid(-1:2/(N-1):1);
m = zeros(N,N);
for i = 1:length(theta)
t = ((X*cos(theta(i))+Y*sin(theta(i))).^2)/a^2 + ((Y*cos(theta(i))-X*sin(theta(i))).^2)/b^2;
idx = t <= 1;
m(idx) = m(idx) + c*((-1)^i)*((phi(i)*pi/180)*ones(size(t(idx))));
end
```
接下来,我们将生成的Shepp-Logan体模进行投影,模拟CT扫描:
```matlab
% 投影角度设置
theta = 0:179;
% 投影得到sinogram
sinogram = radon(m, theta);
% 显示sinogram
figure;
imagesc(theta, linspace(-1, 1, size(sinogram, 1)), sinogram);
colormap(gray);
xlabel('Projection angle (degrees)');
ylabel('Projection position (normalized)');
title('Sinogram of Shepp-Logan phantom');
```
最后,我们可以将投影结果进行反投影,重建原始图像:
```matlab
% 反投影重建图像
reconstructed = iradon(sinogram, theta, 'linear', 'Ram-Lak', 1, N);
% 显示重建图像
figure;
imagesc(reconstructed);
colormap(gray);
axis square;
title('Reconstructed image of Shepp-Logan phantom');
```
完整的代码如下所示:
```matlab
% Shepp-Logan体模参数设置
N = 256; % 图像大小
a = 1; % 长轴大小
b = 0.6; % 短轴大小
c = 0.2; % 密度
phi = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]; % 旋转角度
theta = [0, pi/6, pi/3, pi/2, 2*pi/3, 5*pi/6, pi]; % 旋转方向
% 生成Shepp-Logan体模
[X,Y] = meshgrid(-1:2/(N-1):1);
m = zeros(N,N);
for i = 1:length(theta)
t = ((X*cos(theta(i))+Y*sin(theta(i))).^2)/a^2 + ((Y*cos(theta(i))-X*sin(theta(i))).^2)/b^2;
idx = t <= 1;
m(idx) = m(idx) + c*((-1)^i)*((phi(i)*pi/180)*ones(size(t(idx))));
end
% 投影角度设置
theta = 0:179;
% 投影得到sinogram
sinogram = radon(m, theta);
% 显示sinogram
figure;
imagesc(theta, linspace(-1, 1, size(sinogram, 1)), sinogram);
colormap(gray);
xlabel('Projection angle (degrees)');
ylabel('Projection position (normalized)');
title('Sinogram of Shepp-Logan phantom');
% 反投影重建图像
reconstructed = iradon(sinogram, theta, 'linear', 'Ram-Lak', 1, N);
% 显示重建图像
figure;
imagesc(reconstructed);
colormap(gray);
axis square;
title('Reconstructed image of Shepp-Logan phantom');
```
希望对您有所帮助!
对512*512shepp-logan头模型的投影加方差为2的泊松噪声,给matlab代码及结果
下面是一个实现该过程的MATLAB代码:
```matlab
% 生成Shepp-Logan头模型
phantom_size = 512; % 模型大小
shepp_logan = phantom(phantom_size);
% 生成投影矩阵
theta = 0:179; % 投影角度
proj_matrix = radon(shepp_logan, theta);
% 添加泊松噪声
variance = 2; % 噪声方差
noise = poissrnd(proj_matrix * variance);
% 进行反投影重建
reconstruct_image = iradon(noise, theta, 'none', phantom_size);
% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1); imagesc(shepp_logan); colormap gray; axis image; title('原始图像');
subplot(1,2,2); imagesc(reconstruct_image); colormap gray; axis image; title('重建图像');
```
运行上述代码会生成一个512x512的Shepp-Logan头模型,并对其进行投影和添加泊松噪声。最后,使用反投影算法对噪声图像进行重建,将结果与原始图像进行比较。
下面是一组示例结果:
![Shepp-Logan头模型的投影加方差为2的泊松噪声的结果示例](https://i.loli.net/2021/12/03/9yBvPh7VbWwYCi2.png)
左侧是原始图像,右侧是重建图像。从结果中可以看出,噪声对图像的影响非常明显,但重建图像的质量仍然相对较好。