SART算法实现CT图像重建MATLAB代码详解

"这篇资源提供了一个使用C语言实现的CT图像重建SART（Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique，同步代数重建技术）算法的代码示例。SART算法是一种广泛应用于医学成像中的图像重建方法，特别适合处理有限角度投影数据。这个代码适合初学者学习和理解图像重建过程。" 在CT（Computed Tomography）图像重建中，SART算法是一种迭代方法，通过不断修正图像像素值来提高重建质量。它基于线性代数和几何原理，将图像表示为一个矩阵，然后通过投影数据与实际测量数据的比较来更新图像矩阵。以下是SART算法的一些关键点： 1. **投影数据**：CT扫描过程中，X射线穿过物体，探测器接收到不同强度的射线，形成投影数据，这里以`Sinogram`表示。 2. **像素大小**：定义为`PixelSize`，在这个例子中是2.0mm除以256，表示每个像素在物理空间的尺寸。 3. **图像分辨率**：由`Resolution`决定，这里是256，意味着重建图像有256×256个像素。 4. **投影角度**：`ProjNum`表示投影的角度数量，这里是200个不同的角度。 5. **管电流和管电压**：虽然未在代码中直接给出，但在实际CT系统中，管电流和管电压会影响投影数据的采集，它们影响X射线的强度和穿透能力。 6. **迭代次数**：`IterationNum`定义了SART算法执行的迭代次数，本例中设置为999次，直到满足停止条件或达到最大迭代次数。 7. **系数数组**：`CoefArray`结构体存储了每个像素的重建系数，包括长度`l`和索引`index`。 8. **相对和绝对管间距**：`RelativeTubeSpace`和`AbsoluteTubeSpace`分别表示相对于像素大小的管间距和实际的管间距，影响投影数据的计算。 9. **数据读取**：代码中读取了`Sinogram`（投影数据）和`EI`（曝光量信息）两个文件，这些数据是从CT扫描仪获取的原始测量结果。 10. **算法流程**：SART算法通常包含以下步骤： - 初始化图像矩阵。 - 对每个投影角度，根据当前图像矩阵计算预测的投影值。 - 计算误差，即预测投影值与实际测量值之间的差异。 - 更新图像矩阵，利用误差和邻域像素的信息。 - 重复上述步骤，直到达到预定的迭代次数或误差阈值。 11. **优化和性能**：为了提高重建速度和准确性，可能需要对算法进行优化，如选择合适的迭代次数、优化邻域更新策略、使用并行计算等。 通过这个代码，学习者可以了解SART算法的基本工作原理，并进行实际的CT图像重建操作。对于医学成像领域的研究和开发，理解和实现这类算法是至关重要的。