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指尖反投影算法
发布时间：2024-05-26 09:23:02Ⅰ 滤波反投影法与迭代重建算法的优缺点比较
滤波反投影法与迭代重建算法的优缺点比较：
确定迭代变量。在可以用迭代算法解决的问题中，至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量。
建立迭代关系式。所谓迭代关系式，指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系)。迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键，通常可以使用递推或倒推的方法来完成。
过程控制
在什么时候结束迭代过程?这是编写迭代程序必须考虑的问题。不能让迭代过程无休止地重复执行下去。迭代过程的控制通常可分为两种情况：一种是所需的迭代次数是个确定的值，可以计算出来；另一种是所需的迭代次数无法确定。对于前一种情况，可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制；对于后一种情况，需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件。
Ⅱ 联影ct采用什么重建算法
反投影重建算法。联影ct的重建算法模拟CT从角度0~360度的祥棚局重建，角度越多，最后谨让图像的还和启原度越高，但是图像相对模糊，对比度低，边界不够清晰。
Ⅲ CT原理图像重建算法中滤波反投影法的有什么样的缺点
会造成图像边缘失锐和星形伪影
Ⅳ 谁能帮忙说下CT原理和反投影重建算法是神马书上内容太诡异了，希望用自己的经验总结简单一点说明。
把采集到的图象用仿射变换配准，
为了加快运行速度可以先进行展开。
配准这一步可以在空间域，
也可在频率域进行
然后按配准结果将这些图象插合成一幅图象，
再用最小二乘法求解线性方程组即可。
注意，
最好使用超松弛迭代法求解，
但是遇到0的时候结果可能有较大出入，
解决办法中的一种是图象矩阵所有元素全部加上1，
计算完成后再全部减去1，
然后再512级灰度量化
这是最简单的重构方法，
没有考虑图象的模糊效应。
此外，如果有矩阵维度问题，
有两种解决办法，
一是将插合图象变成正方形图象，
一是将各插合行，列按权值累加，
反向映射，
后一种速度快些，
也不必直接求解方程，
但是不具有通用性。
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