主要内容

iradon

氡逆变换

描述

例子

= iradon (R,θ)塑造形象从投影数据R在投影角度拍摄θ

= iradon (R,θ,插值函数,过滤器,frequency_scaling,output_size)中使用指定参数逆拉东变换。您可以指定任意组合的最后四个参数。iradon你省略为参数使用默认值。

(,H)= iradon (___)还返回滤波器的频率响应,H

例子

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创建一个图像的幻影。显示图像。

P =幻影(128);imshow (P)标题(原始图像的)

图包含一个坐标轴对象。标题为原始图像的坐标轴对象包含一个类型的对象的形象。

执行一个氡变换的图像。

R =氡(P, 0:179);

执行过滤的投影。

I1 = iradon (R, 0:179);

执行未经过滤的投影。

I2 = iradon (R, 0:179,“线性”,“没有”);

显示重建图像。

图次要情节(1、2、1)imshow (I1,[])标题(过滤后的反向投影的次要情节(1、2、2)imshow (I2,[])标题(未经过滤的反向投影的)

图包含2轴对象。坐标轴对象1标题过滤后投影包含一个类型的对象的形象。坐标轴对象2标题过滤后投影包含一个类型的对象的形象。

创建一个图像的幻影。

P =幻影(128);

执行一个氡变换的图像,然后得到相应的投影向量投影在一个45度角。

R =氡(P, 0:179);r45 = R(:, 46岁);

执行这个单一的逆氡变换投影向量。的iradon语法不允许你直接这样做,因为如果θ是一个标量视为一个增量。你可以完成这项任务通过投影向量的两个副本,然后将结果除以2。

I = iradon ([r45 r45], [45] 45) / 2;

显示结果。

imshow(我,[])标题(投影从45度的)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题投影从45度包含一个类型的对象的形象。

输入参数

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平行束投影数据,指定为以下之一。

  • 如果θ是一个标量,然后指定R作为一个数字列向量包含拉东变换θ度。

  • 如果θ是一个矢量,然后指定R作为一个二维矩阵中每一列的拉东变换的角度之一θ

数据类型:||int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑

投影角度(度),指定为以下之一。

价值 描述
数值向量 投影角度。必须有平等的角度之间的间距。
数字标量 增量预测之间的角度。预测在角度m *θ,在那里m = 0, 1, 2,…,大小(R2)1
[] 自动设置增量角预测到180 / (R, 2)大小

数据类型:

类型的插值使用后面的投影,指定为其中一个值。中列出的值的顺序增加精度和计算复杂度。

价值

描述

“最近的”

加权插值

“线性”

线性插值

“样条”

样条插值

“pchip” 一种保形分段立方插值
“v5cubic” 立方卷积中使用MATLAB®5

数据类型:字符|字符串

过滤器用于频域滤波,指定这些值。

价值

描述

“Ram-Lak”

裁剪Ram-Lak或坡道过滤器。这种滤波器的频率响应是|f|。因为这个预测滤波器对噪声很敏感,下面列出的过滤器之一可能是更可取的。这些过滤器Ram-Lak过滤器乘以一个窗口,无视高频率。

“Shepp-Logan”

繁殖Ram-Lak过滤器的sinc函数

“余弦”

繁殖Ram-Lak过滤器的余弦函数

“汉明”

汉明窗繁殖Ram-Lak过滤器

“损害”

繁殖Ram-Lak过滤器由损害窗口

“没有” 没有过滤。iradon返回未过滤的投影数据。

数据类型:字符|字符串

比例因子重新调节频率轴,指定为正数的范围(0,1)。如果frequency_scaling小于1,则滤波器压缩适合频率范围[0,frequency_scaling]归一化频率;上面所有的频率frequency_scaling0

重建图像的行和列,指定为一个正整数。如果output_size没有指定,大小决定从预测的长度根据:

output_size = 2 *地板(大小(R1)/(2 *倍根号(2)))

如果您指定output_size,然后iradon重建一个更小或更大的部分图像,但不改变数据的比例。如果预测与计算函数,然后重建的图像可能不会与原始图像相同大小。

输出参数

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灰度图像,返回一个数字矩阵。如果输入的投影数据R是数据类型,然后;否则

数据类型:|

滤波器的频率响应,返回一个数值向量。

数据类型:

算法

iradon假定的中心旋转的中心点是预测,这被定义为装天花板(大小(R, 1) / 2)

iradon使用过滤后投影算法执行氡逆变换。过滤器设计直接在频域,然后乘以FFT的预测。预测是在之前2的乘方过滤,防止空间域混叠和加速FFT。

引用

[1]谷湖,a . C。,和M. Slaney,计算机层析成像原理纽约,纽约,IEEE出版社,1988年。

扩展功能

版本历史

之前介绍过的R2006a

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