MATLAB中iradon函数的用法与举例

MATLAB中iradon函数的用法与举例

MATLAB 中的 iradon 函数是radon的逆变换，可以对投影数据进行滤波反投影重建影像，可以用于2017年数学建模国赛A题-二维CT系统参数标定及成像 的求解。MATLAB自带的函数库十分强大，但对于初学者，常常不知道函数的作用与用法，在此介绍iradon函数的用法，并举例帮助大家使用。

iradon的常用格式1：

I = iradon( R , theta )

R是投影矩阵。（R的每列是平行束投影数据。）

theta描述了投影的角度（以度为单位）。 它可以是角度的矢量，也可以是指定角的标量，即投影之间的增量角度。

常用格式2：（简单运用请略过此部分）

I = iradon(R , theta , interp , filter , frequency_scaling , output_size)

interp指定在反投影中使用的插值类型。 可用选项按照提高精度和计算复杂度的顺序列出。

filter是滤波函数

frequency_scaling是范围（0,1）中的标量，通过重新调整其频率轴来修改滤波器。默认值为1.如果frequency_scaling小于1，则滤波函数的频率被压缩到适合[0，frequency_scaling]的范围。在归一化频率中;频率扩展以上的所有频率都设置为0output_size是一个标量，指定重建图像中的行数和列数。如果未指定output_size，则根据投影的长度确定大小。

iradon范例：

计算逆Radon变换并比较滤波和未滤波的反投影。

clc,clear; %清空命令和工作区(可无)

P = phantom(128); %获取matlab自带仿真头部模型数据

R = radon(P,0:179); %radon变换获得180个方向的投影矩阵

I1 = iradon(R,0:179); %线性插值（默认）逆radon变换

I2 = iradon(R,0:179,'linear','none'); subplot(2,2,1), imagesc(P), title('原版')

subplot(2,2,2), imagesc(R), title('投影矩阵')

subplot(2,2,3), imagesc(I1), title('过滤反投影')subplot(2,2,4), imagesc(I2), title('未经过滤的反投影')