主要内容

ifanbeam

扇形波束逆变换

描述

例子

= ifanbeam(F,D)重建图像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。

例子

= ifanbeam(F,D,名称,价值)使用名称值对来控制重建的各个方面。

(,H) = ifanbeam (___)也返回滤波器的频率响应,H

例子

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。

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。

pH =幻影(128);

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)

输入参数

全部收缩

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|

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。

数据类型:双倍的|

名称值对参数

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

例子:i = ifanbeam(f,d,'fanrotationIncrement',5)

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。

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

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。

价值

意义

图表

“弧”

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。

“行”

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。

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“弧”,然后粉底扇属性定义度数的角间距。

  • 如果FanSensorGeometry“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。

数据类型:双倍的

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

价值

描述

'Ram-Lak'

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。

“Shepp-Logan”

将RAM-LAK过滤器乘以asinc功能

'余弦'

将RAM-LAK过滤器乘以a余辉功能

“汉明”

将Ram-Lak滤波器乘以汉明窗

“损害”

将Ram-Lak过滤器乘以汉窗口

“没有” 没有过滤。ifanbeam返回过滤数据。

数据类型:char|字符串

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FrequencyScaling0。有关更多信息,请参见iradon

数据类型:双倍的

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)

数据类型:char|字符串

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。

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。

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)))

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

数据类型:双倍的

输出参数

全部收缩

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。

数据类型:双倍的

尖端

  • 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

算法

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。

参考

A. C.和M. Slaney,计算机层析成像原理,纽约,纽约,IEEE推出,1988年。

在R2006A之前介绍