MATLAB实现基于POCS算法的医学图像重建系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于凸集投影(POCS)的图像重建算法，能够从欠采样或降质的医学图像数据中恢复高质量图像。系统支持处理CT、MRI等成像设备采集的不完整投影数据，提升图像清晰度与诊断价值。

详 情 说 明

基于POCS算法的医学图像重建系统

项目介绍

本项目实现了一种基于凸集投影（POCS）算法的医学图像重建系统，专门用于从欠采样或降质的医学图像数据中恢复高质量图像。系统通过迭代投影操作，将初始估计图像逐步约束到多个凸集的交集中，最终获得满足所有物理约束和先验知识的最优重建结果。该系统主要适用于CT、MRI等医学成像设备采集的不完整投影数据的重建任务。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现POCS迭代重建算法，支持频域约束和空间域正则化
• 多模态数据支持：兼容CT投影数据（sinogram）、MRI k-space数据等多种医学成像格式
• 灵活参数配置：可自定义迭代次数、收敛阈值、正则化参数等关键算法参数
• 重建质量评估：自动计算PSNR、SSIM等客观评价指标，生成迭代收敛曲线
• 中间过程可视化：支持关键迭代步骤的图像保存和重建过程动态展示
• 先验知识融合：集成多种正则化约束，有效利用图像空间域先验信息

使用方法

基本重建流程

1. 准备输入数据：准备投影数据矩阵（sinogram格式）及其他可选输入（采样掩模、初始估计图像）
2. 设置算法参数：配置迭代次数、收敛容差、正则化系数等参数
3. 执行重建算法：运行主程序启动POCS迭代重建过程
4. 获取输出结果：保存重建图像、收敛曲线和质量评估报告

参数配置示例

% 设置POCS算法参数 params.max_iterations = 100; % 最大迭代次数 params.convergence_tol = 1e-4; % 收敛阈值 params.regularization_lambda = 0.01; % 正则化参数 params.display_intermediate = true; % 显示中间结果

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux, macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存需求：最低4GB RAM（推荐8GB以上用于处理大型医学图像数据）
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主要的执行文件封装了系统的核心功能，包括数据读取与预处理、POCS算法主体循环的实现、各种凸约束投影算子的调用、重建结果的质量评估与可视化输出。该文件负责协调整个重建流程，从参数初始化到迭代优化，最终生成完整的重建结果报告。