MATLAB实现医学CT图像的滤波反投影重建系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现经典的滤波反投影（FBP）算法，支持模拟或实际CT数据的预处理、多种滤波器设计及图像重建，适用于医学成像研究与教学。

详 情 说 明

基于滤波反投影算法的医学CT图像重建系统

项目介绍

本项目实现经典的滤波反投影算法，应用于医学CT成像领域。系统能够从模拟或实际的CT扫描投影数据中重建出横截面图像，是CT图像重建的核心技术之一。通过集成投影数据预处理、频域滤波、反投影重建等关键步骤，本系统可用于算法教学、重建参数影响分析以及图像质量评估。

功能特性

• 完整FBP流程: 实现从投影数据到断层图像的全套滤波反投影重建流程。
• 灵活数据输入: 支持使用模拟生成的Shepp-Logan头模型投影数据，或读取真实CT扫描的.mat格式数据。
• 多种滤波函数: 内置Ram-Lak、Shepp-Logan、Cosine等常用滤波函数，可用于对比不同滤波核的效果。
• 参数可调: 允许用户调整关键参数，如投影角度数量、探测器单元数量、滤波函数类型等，以观察其对重建图像质量的影响。
• 结果可视化: 提供滤波前后的投影数据对比图、重建图像显示以及重建误差分析图（如与原始模型的均方误差）。

使用方法

1. 准备数据: 若使用真实数据，请确保投影数据以.mat格式存储，包含投影角度序列和投影值矩阵。
2. 设置参数: 在运行前，根据需求在代码中设置或选择投影角度范围（如0:1:180）、滤波函数类型等参数。
3. 运行重建: 执行主程序。系统将依次完成数据加载、滤波处理、反投影重建等步骤。
4. 分析结果: 查看程序输出的重建图像、投影数据对比图及误差分析图，评估重建效果。

系统要求

• MATLAB: 版本R2016a或更高版本。
• 必备工具箱: Image Processing Toolbox, Signal Processing Toolbox（用于信号滤波及图像处理操作）。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，涵盖了从数据输入到结果输出的完整流程。其主要能力包括：控制整个重建项目的执行流程，调用投影数据生成或加载模块，实现对投影数据的Radon变换及频域滤波处理，执行反投影算法并利用插值方法重建断层图像，以及对重建结果进行可视化展示和误差量化分析。该文件是启动和运行整个图像重建系统的入口。