MATLAB图像重建算法集成与教学演示系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，集成滤波反投影、迭代重建及深度学习等主流图像重建算法，提供直观的GUI界面，支持用户交互式选择与演示，适用于教学与算法研究。

详 情 说 明

图像重建算法集成与教学演示系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的图像重建算法集成与教学演示系统，集成了滤波反投影（FBP）、迭代重建算法（ART、SIRT、MLEM）以及基于深度学习的重建方法（U-Net、GAN）等多种主流图像重建算法。系统提供直观的图形用户界面（GUI），支持算法选择、参数调整和实时重建效果观察。项目包含详细的算法说明文档和代码注释，适合图像重建领域的学习、研究和交流。

功能特性

• 多算法集成：支持滤波反投影、迭代重建和深度学习三类重建算法
• 交互式GUI界面：提供友好的参数设置和实时结果显示功能
• 灵活数据输入：支持.mat、.txt和DICOM格式的投影数据输入
• 完整输出功能：可输出重建图像、性能评估指标和重建过程动态演示
• 教学演示功能：包含算法原理说明和重建过程可视化，便于教学使用
• 性能优化：所有算法均经过调试和优化，确保运行稳定高效

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件启动图形用户界面
2. 加载数据：通过界面选择并加载投影数据文件（支持多种格式）
3. 选择算法：从算法列表中选择需要使用的重建算法
4. 设置参数：根据所选算法调整相应的参数设置
5. 执行重建：点击重建按钮开始图像重建过程
6. 查看结果：观察重建图像、性能指标和重建过程演示
7. 保存结果：将重建结果保存为图像文件或数据文件

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox、Deep Learning Toolbox（仅深度学习算法需要）
• 硬件要求：至少4GB内存，推荐8GB或以上（特别是3D重建和深度学习算法）
• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux或macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图形用户界面的创建与布局管理、各类输入数据的读取与预处理、多种重建算法的调度与执行控制、重建结果的显示与性能评估计算，以及最终输出文件的生成与保存。该文件作为整个系统的中央控制器，协调各功能模块的协同工作，确保用户交互与算法执行的流畅进行。