ct图像重建admm代码
时间: 2023-05-30 18:01:54 浏览: 130
由于CT图像重建具有一定的复杂性,因此需要一定的专业知识和技能才能编写有效的ADMM代码。以下是一个简单的CT图像重建ADMM代码示例:
```python
import numpy as np
import cvxpy as cp
import matplotlib.pyplot as plt
# 原始图像
f_orig = plt.imread('original_image.png')
m, n = f_orig.shape
# 构造投影矩阵
theta = np.linspace(0, 180, 180, endpoint=False)
radon_mat = cp.radon(np.zeros((m, n)), theta)
p, q = radon_mat.shape
# 定义ADMM参数
rho = 0.1
tol = 1e-4
max_iter = 100
# 初始化变量
f = np.zeros((m, n))
u = np.zeros((p, q))
v = np.zeros((p, q))
# 迭代更新
for i in range(max_iter):
# 更新f
f = cp.iradon(u - v, theta, filter_name='ramp')
# 更新u
b = cp.radon(f, theta)
u = cp.tv(2 * b - u + v, rho)
# 更新v
v = v + u - b
# 计算收敛性
r = np.linalg.norm(u - b)
s = np.linalg.norm(rho * (u - v))
if r < tol and s < tol:
break
# 显示结果
plt.subplot(121)
plt.imshow(f_orig, cmap='gray')
plt.title('Original Image')
plt.subplot(122)
plt.imshow(f, cmap='gray')
plt.title('Reconstructed Image')
plt.show()
```
需要注意的是,此代码仅为示例,可能需要根据实际情况进行修改和调整。同时,还需要注意ADMM算法的收敛性和稳定性,以确保最终结果的准确性和可靠性。