MATLAB实现的平行束投影Radon变换图像重建系统

资 源 简 介

使用MATLAB开发的图像处理系统，通过Radon变换算法计算二维灰度图像的平行束投影值。支持自定义投影角度范围、间隔和探测器数量参数，提供投影数据可视化功能，适用于CT图像重建研究。

详 情 说 明

基于平行束重建模型的图像投影值计算系统

项目介绍

本项目实现二维图像在不同投影角度下的平行束投影值计算系统。系统能够加载二维灰度图像，设置投影参数（包括投影角度范围、角度间隔、探测器数量等），通过Radon变换算法计算各角度下的投影数据，并可视化显示原始图像、正弦图及重建结果对比。该系统为医学成像、工业CT等领域的研究和教学提供了实用的投影数据计算与重建工具。

功能特性

• 图像加载: 支持加载512×512像素的JPG、PNG、BMP格式灰度图像
• 投影参数设置: 可自定义投影角度范围、角度间隔和探测器数量
• Radon变换计算: 采用高效的Radon变换算法计算各角度下的投影数据
• 滤波反投影重建: 支持多种滤波函数（Ram-Lak、Shepp-Logan等）和插值方法（线性、最近邻）
• 结果可视化: 实时显示原始图像、正弦图和重建图像的对比图
• 数据导出: 支持将投影值数据导出为MAT文件或CSV格式

使用方法

1. 准备输入图像: 确保待处理图像为512×512像素的灰度图像
2. 设置投影参数: 在参数设置界面指定角度范围、角度间隔和探测器数量
3. 选择重建参数: 根据需求选择合适的滤波函数和插值方法
4. 执行计算: 运行系统开始投影值计算和图像重建过程
5. 查看结果: 系统将显示原始图像、正弦图和重建图像的对比可视化结果
6. 导出数据: 可选择将投影值数据导出为MAT文件或CSV格式进行后续分析

系统要求

• 操作系统: Windows 10/11, macOS 10.14+, 或Linux Ubuntu 16.04+
• 软件环境: MATLAB R2018a或更高版本
• 内存需求: 至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 磁盘空间: 至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，包括图像加载与预处理、投影参数配置界面、Radon变换计算核心算法、滤波反投影重建模块、多种插值技术实现、结果可视化显示功能以及数据导出处理能力。该文件通过模块化设计实现了从图像输入到结果输出的全自动处理，用户可通过图形界面交互式地控制和监控整个计算过程。