给定数据为sparse-view (SV) sinogram (sino_95_0.nii), 给出一个滤波反投影算法,python代码,输出尺寸为256*256

时间: 2023-06-14 15:05:59 浏览: 45
下面是一个简单的滤波反投影算法的Python代码,用于重建一个256x256的图像: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.ndimage.filters as filters import scipy.ndimage.interpolation as interpolation import nibabel as nib # load the sparse-view sinogram sino = nib.load('sino_95_0.nii').get_fdata() # set the reconstruction size N = 256 # create the filter filter = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.ifft(np.concatenate((np.ones((1,1)),np.sin(np.linspace(0,np.pi/2,N-1)).reshape(-1,1))).flatten()))).reshape(-1,1) # perform backprojection recon = np.zeros((N, N), dtype=np.float32) angles = np.linspace(0, 180, sino.shape[1], endpoint=False) for i, angle in enumerate(angles): print(f"Processing angle {i+1}/{len(angles)}") projection = sino[:, i] projection = filters.convolve1d(projection, filter.flatten()) projection = interpolation.rotate(projection.reshape(1, -1), -angle, reshape=False, order=1, mode='nearest') recon += projection # display the reconstructed image plt.imshow(recon, cmap='gray') plt.show() ``` 代码中使用了numpy、matplotlib、scipy和nibabel库。首先使用nibabel库加载sinogram数据,然后设置重建图像的大小为256x256。接下来,使用一个简单的滤波器创建一个滤波器,并使用该滤波器对每个角度的投影进行滤波。然后,使用scipy的旋转函数在每个角度上反投影投影数据,最后将所有的反投影结果相加得到重建图像。最后,我们使用matplotlib库显示重建的图像。

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