MATLAB实现CT图像三维重建与扇束计算源码详解

CT图像三维重建是一种计算机断层扫描（Computed Tomography, CT）图像处理技术，用于从二维投影数据恢复出物体的三维结构。在MATLAB环境中，这个程序通过一系列步骤实现了CT图像的三维重建过程。以下是对关键部分的详细解析： 1. **程序流程**： - 首先，通过`clc; clearall; closeall;`清除工作空间，确保干净的环境。 - 然后，使用`loadmri`函数加载MRI数据集，这是一个预定义的MATLAB函数，用于载入医疗图像数据。 - 接着，程序提示用户输入想要重建的图像编号（1到128），并使用`inputdlg`函数创建一个对话框获取用户输入。 - 用户输入的片号被转换为数值并应用于`phantom3d`函数，生成一个128片的伪随机体模数据`ph`。 - 显示用户选择的图像（片P）用`imshow`函数。 2. **数据处理**： - 变量`D`代表从扇束顶点到旋转中心的像素距离，不同数值对应不同的采样密度。 - `fanbeam`函数是核心部分，它接收图像P、距离D以及扇束传感器间距作为输入，生成二维的扇束数据F1、F2和F3。扇束传感器间距的不同设定（dsensor1、dsensor2和dsensor3）会影响重建的分辨率和细节。 - 对于每个间距，函数不仅返回扇束数据F，还提供传感器位置`sensor_pos`和旋转角度`fan_rot_angles`，这些信息对于理解重建过程中的几何关系至关重要。 3. **图像可视化**： - 使用`figure`创建一个新的图像窗口，通过`imagesc`函数展示扇束旋转角度与传感器位置的关系矩阵F3，同时应用`hot`颜色映射增强视觉效果。 - 色标`colorbar`帮助解读数据范围，`xlabel`和`ylabel`定义了坐标轴的标签。 - 最后，通过`output_size`变量确定P的维度大小，这可能用于后续的图像处理或调整重建参数。 这个MATLAB源码实现了CT图像的三维重建过程，通过不同的扇束间距设置，探索了如何从二维投影数据逐步构建出高分辨率的三维图像。这对于医学影像分析、计算机辅助诊断（CAD）和虚拟现实等领域具有实际应用价值。通过学习和理解这段代码，可以深入理解CT成像原理及其在图像处理算法中的应用。