基于Multiplicative ART的CT图像重建MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了改进的乘型代数重建技术，通过迭代优化和非零初始值策略，从投影数据中高质量重建CT断层图像。系统包含完整的数据预处理流程，有效避免传统方法的重建失败问题。

详 情 说 明

基于乘型代数重建技术（Multiplicative ART）的计算机断层扫描（CT）图像重建系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的乘型代数重建技术（Multiplicative ART），用于CT图像重建。该算法通过迭代优化和非零初始值策略，有效避免重建失败问题，能够从投影数据反演生成高质量的断层图像。系统集成了数据预处理、迭代重建、收敛性分析和结果可视化等完整模块，适用于医学影像和工业CT等多种应用场景。

功能特性

• 改进的乘型ART算法：采用松弛参数调整策略，优化收敛性能
• 非零初始值策略：避免零初始值导致的算法失效，支持全1矩阵或随机小值初始化
• 完整的重建流程：包含投影数据预处理、迭代重建、误差分析和结果输出
• 收敛性监控：实时计算重建误差，生成收敛曲线评估算法稳定性
• 多参数可配置：支持投影几何参数和算法参数的灵活调整
• 可视化输出：提供重建图像、收敛曲线和性能报告的多维度结果展示

使用方法

1. 准备输入数据：

- 投影数据矩阵（Sinogram）：m × n 二维数组，表示不同角度的X射线衰减测量值 - 配置投影几何参数（探测器间距、旋转角度数、光源到探测器距离等） - 设置算法参数（松弛因子、迭代次数、收敛阈值、初始图像类型）

1. 执行重建过程：

- 运行主程序启动图像重建流程 - 系统自动进行数据预处理、迭代重建和收敛性分析

1. 获取输出结果：

- 重建图像：p × q 灰度矩阵，表示横截面密度分布 - 收敛曲线图：显示迭代误差变化趋势 - 性能报告：包含迭代次数、最终误差、计算耗时等量化指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存需求：建议4GB以上，具体取决于投影数据规模
• 存储空间：至少1GB可用空间用于程序运行和结果存储

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括投影数据的读取与校验、重建算法参数的初始化设置、乘型ART迭代重建过程的主循环控制、收敛性判断与误差监控、重建结果的可视化输出生成以及性能分析报告的自动生成。该文件作为整个系统的入口点，协调各功能模块的顺序执行，确保重建流程的完整性和稳定性。