MATLAB实现的FBP滤波反投影断层重建系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB开发，完整实现了滤波反投影（FBP）算法，适用于医学和工业CT图像重建。系统支持投影数据预处理、斜坡滤波器设计与应用，能够高效生成二维断层图像，助力科研与工程应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的FBP滤波反投影断层重建系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的滤波反投影（Filtered Back Projection, FBP）算法系统，专门用于医学和工业CT图像重建。系统能够将原始投影数据通过先进的滤波处理和反投影运算，精确重建出物体的二维断层图像。该系统集成了从数据预处理到最终图像质量评估的全流程功能，为CT图像重建研究提供了完整的解决方案。

功能特性

• 投影数据预处理：支持多种格式的投影数据导入和标准化处理
• 灵活滤波器设计：提供Ram-Lak、Shepp-Logan、Cosine等多种频域滤波器选项
• 反投影重建操作：支持线性插值、最近邻插值等多种插值算法
• 可视化分析功能：实时显示重建过程各阶段结果，包括滤波前后对比
• 图像质量评估：提供信噪比、对比度噪声比等量化评估指标
• 参数可配置：投影角度范围、探测器间距、图像尺寸等参数均可自定义

使用方法

基本操作流程

1. 准备投影数据：确保投影数据为M×N维矩阵格式，其中M为投影角度数量，N为探测器单元数量
2. 设置系统参数：配置投影角度范围（0-180度或0-360度）、探测器间距、重建图像尺寸等
3. 选择重建参数：根据需求选择合适的滤波器和插值方法
4. 执行重建过程：运行主程序，系统将自动完成滤波反投影重建
5. 分析重建结果：查看重建图像及各项质量评估指标

参数配置示例

% 设置投影参数 angles = 0:1:179; % 投影角度范围 detector_spacing = 0.1; % 探测器间距 image_size = 256; % 重建图像尺寸

% 选择滤波器类型 filter_type = 'Ram-Lak'; % 可选：'Ram-Lak', 'Shepp-Logan', 'Cosine'

% 选择插值方法 interp_method = 'linear'; % 可选：'linear', 'nearest'

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：

- Image Processing Toolbox - Signal Processing Toolbox

• 内存要求：建议8GB以上RAM，处理大数据集时推荐16GB
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括投影数据的读取与校验、重建参数的规范化设置、频域滤波器的生成与应用、反投影算法的执行与优化、重建结果的图像渲染与显示、质量指标的自动计算与输出等关键环节。该文件通过模块化设计实现了完整的重建流水线，确保了算法的高效执行和结果的可靠性。