fbp图像重建算法

资 源 简 介

fbp图像重建算法

详 情 说 明

滤波反投影(FBP)算法是CT图像重建领域的经典方法，特别适用于头部仿真模型这类具有规则解剖结构的场景。该算法的核心思想是通过对投影数据先进行滤波处理，再进行反投影运算来重建断层图像。

在头部模型重建中，FBP算法展现出独特优势：首先对采集的投影数据施加斜坡滤波器，这一步能有效抑制星状伪影；随后通过反投影运算将滤波后的数据回溯到图像空间。算法在保持重建效率的同时，通过精确的滤波函数设计可获得清晰的脑组织边界。

重建质量的关键在于滤波函数的选择，常用滤波器如Ram-Lak、Shepp-Logan等在噪声抑制和细节保留之间各有侧重。对于头部模型，中高频增强型滤波器往往能更好地呈现灰白质对比度。

该算法的研究价值体现在：既能作为入门学习的经典案例，又可作为新型重建算法的性能基准。通过调整滤波器参数、投影角度数量等变量，研究者可以深入理解采样率与图像质量的关系，为开发更先进的迭代重建算法奠定基础。