平行束CT重建算法，基于MatLAB语言。

资 源 简 介

平行束CT重建算法，基于MatLAB语言。

详 情 说 明

平行束CT重建算法是医学成像和工业检测中的基础技术，主要用于从投影数据中重建物体内部结构。在MatLAB环境下实现该算法，可以充分发挥其矩阵运算优势。核心流程分为三个关键步骤：

首先需要获取投影数据，即通过探测器采集物体在各个角度的X射线衰减信息。这些数据通常以正弦图形式存储，矩阵的行代表探测器单元，列对应不同扫描角度。

接下来进行滤波处理，这是重建过程中的关键环节。常用的Ram-Lak滤波器可以补偿高频信息损失，MatLAB中可通过快速傅里叶变换实现频域滤波。滤波后的投影数据能有效抑制重建图像中的星状伪影。

最后执行反投影操作，将滤波后的投影数据沿原始射线路径反向投射到图像空间。MatLAB的向量化运算特性使得这一步骤可以高效完成，通过累积所有角度的反投影结果，最终得到重建的断层图像。

在实际应用中，还需考虑噪声抑制和计算效率优化等问题。MatLAB提供了多种工具包和并行计算功能，可以帮助开发者快速实现和验证算法。