ifanbeam

反扇束变换

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语法

I = ifanbeam(F,D) I = ifanbeam(…，param1,val1,param2,val2，…) [I,H] = ifanbeam(…)

描述

I = ifanbeam(F,D)从二维数组中的投影数据重建图像IF。的每一列F包含一个旋转角度的扇形波束投影数据。ifanbeam假设旋转中心为投影的中心点，定义为装天花板(大小(F, 1) / 2)。

假设扇形波束扩展角与输入旋转角的增量相同，在零的两侧相等地分割。假设输入旋转角度以相等的增量步进以覆盖(0:359)度。

D为扇形光束顶点到旋转中心的距离。

I = ifanbeam(…，param1,val1,param2,val2，…)控件的各个方面指定参数ifanbeam重建，描述如下表。参数名可以缩写，大小写无关紧要。

参数	描述
`“FanCoverage”`	光束旋转的范围，指定为下列之一: `“循环”`-全范围旋转`(0360)`。这是默认值。 `“最低”`-旋转表示对象所需的最小范围。
`“FanRotationIncrement”`	正实标量，指定扇形光束投影旋转角度的增量，以度为单位。看到`fanbeam`获取详细信息。
`“FanSensorGeometry”`	传感器的定位，指定为下列之一: `“弧”`-传感器在距离上沿圆弧均匀间隔`D`从旋转中心。默认值为`“弧”` `“行”`-传感器沿直线均匀间隔，其最近点为距离`D`从旋转中心。看到`fanbeam`获取详细信息。
`“FanSensorSpacing”`	指定扇形波束传感器间距的正实标量。值的解释取决于设置`“FanSensorGeometry”`。如果`“FanSensorGeometry”`设为`“弧”`(默认值)，该值以度为单位定义角间距。缺省值为1。如果`“FanSensorGeometry”`是`“行”`，该值指定线性间距。缺省值为1。看到`fanbeam`获取详细信息。
`“过滤”`	过滤器的名称，指定为字符串标量或字符向量。看到`iradon`获取详细信息。
`“FrequencyScaling”`	(0,1)范围内的标量，通过重新缩放其频率轴来修改滤波器。看到`iradon`获取详细信息。
`“插值”`	平行波束和扇形波束数据之间使用的插值类型，指定为下列之一: `“最近的”`——加权 `“线性”`-线性(默认) `样条的`-分段三次样条 `“pchip”`——分段立方Hermite (PCHIP)
`“OutputSize”`	指定重建图像中的行数和列数的正标量。如果`“OutputSize”`未指定，`ifanbeam`自动确定大小。如果你指定`“OutputSize”`，`ifanbeam`重建图像的较小或较大的部分，但不改变数据的比例。请注意如果预测是用`fanbeam`函数时，重建图像可能与原始图像大小不同。

[I,H] = ifanbeam(…)返回向量中滤波器的频率响应H。

笔记

ifanbeam将扇形波束数据转换为平行波束投影，然后使用滤波后的反投影算法进行反Radon变换。该滤波器直接在频域设计，然后乘以投影的FFT。在滤波之前，投影被零填充到2的幂，以防止空间域混叠并加速FFT。

类的支持万博1manbetx

输入参数，F和D，可以是双或单。所有其他数字输入参数必须为双。输出参数是双。

例子

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从扇形光束变换重建图像

打开实时脚本

创建一个示例映像。的幻影函数创建一个虚拟头部图像。

Ph = phantom(128);

创建虚拟头部图像的扇形光束变换。

D = 100;F = fanbeam(ph,d);

从扇形波束表示中重建幻象头部图像。显示原始图像和重建图像。

I = ifanbeam(F,d);imshow (ph)

图imshow(我);

生成扇形光束与扇形覆盖设置为最小

打开实时脚本

创建一个示例映像。幻像函数创建一个幻像头部图像。

Ph = phantom(128);

创建图像的氡变换。

P =氡(ph);

将转换从平行光束投影到扇形光束投影。

[F,obeta,otheta] = para2fan(P,100)…“FanSensorSpacing”, 0.5,…“FanCoverage”，“最低”，…“FanRotationIncrement”1);

根据扇形波束数据重建图像。

phrebuild = ifanbeam(F,100，…“FanSensorSpacing”, 0.5,…“过滤”，“Shepp-Logan”，…“OutputSize”, 128,…“FanCoverage”，“最低”，…“FanRotationIncrement”1);

显示原始图像和转换后的图像。

imshow (ph)

图imshow (phReconstructed)

参考文献

b[1] Kak, a.c.和M. Slaney，计算机层析成像原理，纽约，纽约，IEEE出版社，1988。

另请参阅

R2006a之前引入

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