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扇形波束逆变换
I = ifanbeam (F, D)
I = ifanbeam (F D名称、值)
[i,h] = ifanbeam(___)
例子
我= ifanbeam(F,D)重建图像我从扇形光束投影数据F。每一列的F包含一个旋转角度的扇形光束投影数据。传感器之间的角度被假定为均匀并且等于风扇束旋转角之间的增量。D为扇形梁顶点到旋转中心的距离。
我= ifanbeam(F,D)
我
F
D
我= ifanbeam(F,D,名称,价值)使用名称值对来控制重建的各个方面。
我= ifanbeam(F,D,名称,价值)
名称,价值
(我,H) = ifanbeam (___)也返回滤波器的频率响应,H。
(我,H) = ifanbeam (___)
H
全部收缩
创建一个示例图像。这幻影函数创建一个幻影头部图像。
幻影
pH =幻影(128);
创建幻影头像的扇形束变换。
d = 100;F = fanbeam (ph值,d);
从扇形光束表示重构幻象头图像。显示原始图像和重构图像。
I = ifanbeam (F d);imshow (ph)
图imshow(i);
创建一个示例图像。幻像功能会产生一个幻像。
创建图像的氡变换。
P =氡(ph);
将转换从并联光束投影转换为风扇光束投影。
[F,Obeta,Otheta] = Para2Fan(P,100,…'fansensorspacing',0.5,…“FanCoverage”,“最低”,…'fanrotationIncrement',1);
从扇形波束数据重新构建图像。
Phreconstructed = Ifanbeam(F,100,…'fansensorspacing',0.5,…“过滤”,“Shepp-Logan”,…“OutputSize”,128,…“FanCoverage”,“最低”,…'fanrotationIncrement',1);
显示原始图像和变换后的图像。
imshow (ph)
图imshow (phReconstructed)
扇形光束投影数据,指定为anumsensors-经过-numangles数字矩阵。numsensors风扇波束传感器的个数为numangles是风扇束旋转角度的数量。每一列的F在一个旋转角度包含风扇束传感器样本。
数据类型:双倍的|单
双倍的
单
扇形光束顶点的像素距离到旋转中心,指定为正数。ifanbeam假设旋转中心是投影的中心点,其被定义为装天花板(大小(F, 1) / 2)。这个数字说明了D相对于扇形束的一个投影的顶点。
ifanbeam
装天花板(大小(F, 1) / 2)
指定可选的,以逗号分隔的对名称,价值论点。的名字参数name和价值是相应的价值。的名字必须出现在引号内。您可以以任何顺序指定多个名称和值对参数name1,value1,...,namen,valuen。
的名字
价值
name1,value1,...,namen,valuen
i = ifanbeam(f,d,'fanrotationIncrement',5)
“FanCoverage”
“循环”
“最低”
风扇束旋转范围,指定为逗号分隔对组成“FanCoverage”其中一个值。
“循环”-旋转整个范围[0,360)度。
“最低”- 通过表示对象所需的最小范围旋转。
'fanrotationIncrement'
1
扇形波束旋转角度的角度增量,指定为逗号分隔的对,由'fanrotationIncrement'和正标量。
数据类型:双倍的
'fansensorgeometh'
“弧”
“行”
扇形波束传感器定位,指定为逗号分隔对组成'fansensorgeometh'和下面的值之一。
意义
图表
传感器在距离上沿圆弧以等角间隔D从旋转中心。
粉底扇属性定义度数的角间距。
粉底扇属性
传感器沿着平行于的线间隔开x '轴。最近的传感器是距离D从旋转中心。
粉底扇属性定义扇梁之间的距离x '轴,以像素为单位。
'fansensorspacing'
Fan-Bean传感器间距,指定为逗号分隔对组成'fansensorspacing'和正标量。
如果FanSensorGeometry是“弧”,然后粉底扇属性定义度数的角间距。
FanSensorGeometry
如果FanSensorGeometry是“行”,然后粉底扇属性定义扇形光束之间的线性距离,以像素为单位。线间距测量在x '轴。
“过滤”
'Ram-Lak'
“Shepp-Logan”
'余弦'
“汉明”
“损害”
“没有”
用于频域滤波的滤波器,指定为逗号分隔的对,由“过滤”以及表中的一个值。有关更多信息,请参见iradon。
iradon
描述
裁剪的拉姆拉克或坡道过滤器。该滤波器的频率响应为|f|。因为该过滤器对投影中的噪声敏感,所以下面列出的一个过滤器可能是优选的。这些过滤器将RAM-LAK过滤器乘以解除高频的窗口。
f
将RAM-LAK过滤器乘以asinc功能
sinc
将RAM-LAK过滤器乘以a余辉功能
余辉
将Ram-Lak滤波器乘以汉明窗
将Ram-Lak过滤器乘以汉窗口
数据类型:char|字符串
char
字符串
'频繁扫描'
用于重新定义频率轴的规模因子,指定为逗号分隔对'频繁扫描'和(0,1]范围内的正数。如果”FrequencyScaling”小于1,那么滤波器被压缩以适应频率范围[0, FrequencyScaling],归一化频率;所有频率上面FrequencyScaling将0。有关更多信息,请参见iradon。
”FrequencyScaling”
FrequencyScaling
[0, FrequencyScaling]
0
'插值'
“线性”
'最近'
'样条曲线'
“pchip”
平行光束和扇形光束数据之间使用的插值类型,指定为逗号分隔的对,由'插值'和下面的值之一。
'最近'——加权
“线性”-线性(默认)
'样条曲线'- 分段立方样条
“pchip”- 分段立方Hermite(PCHIP)
“OutputSize”
重建图像的大小,指定为逗号分隔的对组成“OutputSize”和一个正整数。图像的行数和列数相等。
如果您指定OutputSize,然后ifanbeam重建图像的较小或更大部分,但不会改变数据的缩放。
OutputSize
请注意
如果预测是用fanbeam功能,然后重建的图像可能与原始图像的大小不同。
fanbeam
如果您不指定OutputSize,那么大小由以下方式自动计算:
OutputSize = 2 *楼层(尺寸(R1) /(2 *倍根号(2)))
R
在哪里R平行光束投影的长度数据是由iradon。有关更多信息,请参见算法。
重构图像,指定为二维数字矩阵。
过滤器的频率响应,作为数字矢量返回。
为了进行逆扇形波束重建,你必须给出ifanbeam同样的参数被用来计算投影数据,F。如果你使用fanbeam要计算投影,请确保调用时参数是一致的ifanbeam。
ifanbeam将扇形波束数据转换为平行波束投影,然后利用滤波后的反投影算法进行反拉东变换。该滤波器直接在频域设计,然后乘上投影的FFT。在滤波之前,投影被零填充到2的次方,以防止空间域混叠并加速FFT。
A. C.和M. Slaney,计算机层析成像原理,纽约,纽约,IEEE推出,1988年。
fan2para|fanbeam|iradon|para2fan|幻影|氡
fan2para
para2fan
氡
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