ART算法实现图像重建matlab源码

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于演示ART算法的图像重建：

% ART算法图像重建
clear all;
close all;

% 读取原始图像
I = imread('lena.png');
I = double(I(:,:,1)); % 转换为灰度图像

% 设置算法参数
theta = 0:1:179; % 角度范围
n = size(I,1); % 图像高度
m = size(I,2); % 图像宽度
num_iter = 50; % 迭代次数

% 计算投影矩阵
P = radon(I,theta);

% 初始化重建图像
x = zeros(n,m);

% ART算法迭代
for iter=1:num_iter
    for i=1:size(P,1)
        % 计算投影误差
        e = P(i,:) - sum(x .* repmat(squeeze(radon(ones(n,m),theta(i))), [1,1,m]), 2)';
        % 更新重建图像
        x = x + (e * squeeze(radon(ones(n,m),theta(i)))');
    end
end

% 显示结果
subplot(1,2,1);imshow(I,[]);title('原始图像');
subplot(1,2,2);imshow(x,[]);title('重建图像');

该代码将图像读取为灰度图像，然后使用MATLAB的`radon`函数计算投影矩阵。然后，在迭代中，对于每个投影角度，计算投影误差，并使用误差更新重建图像。最后，显示原始图像和重建图像。请注意，这只是一个简单的示例，实际上还需要进行更多的参数调整和优化才能获得更好的结果。