%用randon可获得不同角度的一维投影;
clear all
P = phantom('Modified Shepp-Logan',256)
R=radon(P)
figureimshow(R,[])
figure
imshow(P,[])title('仿体图')
%直接反投影法
l = pow2(nextpow2(size(R,1))-1)%重构图像的大小
P_1 = zeros(l,l)%用于存放重构后的图像
for i=1 : size(R,2)
tmp = imrotate( repmat(R(:,i),1,size(R,1)),i-1,'bilinear' )
tmp = tmp(floor(size(tmp,1)/2-l/2)+1:floor(size(tmp,1)/2+l/2),floor(size(tmp,2)/2-l/2)+1:floor(size(tmp,2)/2+l/2))
P_1=P_1+tmp
end
P_1=P_1/size(R,2)
P_1=rot90(P_1)
figureimshow(P_1,[])title('直接反投影法')
%滤波反投影法
N=180
%滤波
H=size(R,1)
h=zeros((H*2-1),1)
for i=0:H-1
if i==0
h(H-i)=1/4
elseif rem(i,2)==0
h(H-i)=0
姿御 h(H+i)=0
else
h(H-i)=-1/(i*pi)^2
h(H+i)=-1/(i*pi)^2
迹昌岩 end
end
x=zeros(H,N)
for i=1:N
s=R(:,i)
xx=conv(s',h')
x(:,i)=xx(H:2*H-1)
end
%反投影
P_3=zeros(l,l)
for i=1:l
for j=1:l
for k=1:180
theta=k/180*pi
t=(j-l/2-0.5)*cos(theta)+(l/2+0.5-i)*sin(theta)+(H+1)/2
t1=floor(t)
t2=floor(t+1)
P_3(i,j)=P_3(i,j)+(t2-t)*x(t1,k)+(t-t1)*x(t2,k)
end
end
end
P_3=pi/N*P_3
figureimshow(P_3,[])title('滤波反投迅扮影法')
好多人回答啊!图像求反两种方法都可以
>> g1=imgdjust(f,[0 1],[1 0])%f为输入图像,此为第一种方法
>> g2=imcomplement(f)%f同样为输入图像,此为第二种方郑迅法
至于邻域均值嘛,主要肢丛激用 fspecial和imfilter 两个函数,具体可以看一下帮助 ^_^
下面的两个例子分别用正方形和圆形的模板进行邻域均值。
>>w1=fspecial('average') %产生一个3x3大小的方形平均滤波模板w1
>>g1=imfilter(f,w1,'replicate') % g1为处理后的图像。'replicate'指卷积填充边缘时用复制边界历袜的值来扩展。
>>w2=fspecial('disk') %产生一个半径为5的圆形平均滤波模板w2
>>g2=imfilter(f,w2,'replicate') % 同样,g2为处理后的图像,'replicate'指卷积填充边缘时用复制边界的值来扩展。
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