如何自定义`myRadon`和`myIradon`函数实现Radon变换和反投影？

`myRadon`和`myIradon`这两个函数通常是在实现自定义版本的Radon变换和逆Radon变换时创建的，因为MATLAB的内置`radon`和`iradon`函数可能会有性能限制或特定需求下的定制需求。下面是一般的思路：

### 自定义`myRadon`函数实现Radon变换：
这个函数通常会计算从每个像素点到所有指定角度的直线投影值。以下是一个简单的示例：

function [R, xp] = myRadon(I, theta)
    % I: 输入图像
    % theta: 角度数组
    
    % 计算x坐标增量
    dX = size(I, 2) / length(theta);
    
    % 初始化空矩阵存储投影
    R = zeros(size(I, 1), length(theta));
    
    % 对于每个角度和每一行（沿y方向）
    for i = 1:size(I, 1)
        % 获取当前行的水平位置范围
        x_min = floor(i * cosd(theta) - sind(theta)) + 1;
        x_max = ceil((i + 1) * cosd(theta) + sind(theta));
        
        % 对该范围内逐点取余弦投影
        for j = x_min:x_max
            R(i, :) = R(i, :) + I(i, j) * cosd(theta(j));
        end
    end
    
    % 更新x坐标，通常按照角度递增顺序排列
    xp = linspace(1, size(I, 2), length(theta));
end

### 自定义`myIradon`函数实现逆Radon变换：
逆Radon变换通常涉及到从投影数据反向重构图像，这可能涉及滤波和累积。例如：

function I_reconstructed = myIradon(R, theta, N)
    % N: 输出图像尺寸
    % R: 线性投影数据
    % theta: 角度数组
    
    % 初始化输出图像
    I_reconstructed = zeros(N, N);
    
    % 对于每个角度和每一行
    for i = 1:N
        % 计算当前行的水平位置范围
        x_min = floor(i * cosd(theta) - sind(theta)) + 1;
        x_max = ceil((i + 1) * cosd(theta) + sind(theta));
        
        % 从投影中累积数据
        I_reconstructed(i, x_min:x_max) = I_reconstructed(i, x_min:x_max) + accumarray(xp, R(:, i), [], @(a) a);
    end
    
    % 可能需要进一步的滤波操作
    % I_reconstructed = filter_image(I_reconstructed);  // 根据需要添加滤波步骤
end

请注意，实际实现可能会更复杂，特别是对于逆Radon变换可能需要考虑插值和其他优化。如果想了解更详细的实现细节或有疑问，请提出具体问题：