X-CT图像重建：算法与Sleep-Logan模型实验

在本实验中，研究者林江莉在2013年3月探讨了程序的主要组成部分，特别是与X-CT图像重建相关的计算机仿真过程。程序的核心功能包括三个关键步骤：睡眠Logan模型的生成、反投影数据的制作以及卷积反投影。 首先，"睡眠Logan模型"是模拟头部骨骼结构的一种常用方法。程序从读取空白图像（如text.bmp）开始，通过指针m_pImageObject访问图像数据。用户通过点击菜单选项，触发"OnSheepLogan"函数，该函数调用CCTEmulate类的SheepLogan函数，根据像素位置和预设的椭圆模型确定每个像素的灰度值。算法中，使用嵌套for循环遍历所有像素，通过Ellipse函数判断像素是否位于椭圆内，根据椭圆方程（如标准形式的圆或椭圆方程）计算距离，赋予相应的灰度值。由于图像的原点被移动到中心，坐标转换时需要考虑x和y坐标的负值情况。 第二个环节是"产生反投影数据"，这是CT成像中的重要步骤。通过点击相应菜单，程序会执行Pho...（这部分内容可能缺失，但通常会涉及对已生成的头模型进行数学运算，生成模拟X射线穿过人体后在各个角度的衰减分布，即反投影数据，这些数据是重建图像的基础。） 最后，"卷积反投影"是图像重建的关键技术，它将反投影数据通过卷积运算还原出原始图像。这一步骤涉及到对各个角度的投影数据进行积分操作，结合特定的滤波器（如傅里叶变换），以消除噪声并重构出清晰的CT图像。 这项实验详细展示了如何利用计算机模拟技术来构建和处理X-CT图像，从头模型的生成到反投影数据的处理再到最终图像的重建，每一个环节都体现了程序设计和图像处理算法的重要性。通过这个过程，研究者不仅能够深入理解CT成像原理，还能提升对数字信号处理和图像重建算法的实践能力。