matlab提供大量函数，可以方便的完成fbp算法 1)fbp算法原理： 中心切片定理 (CST) : 原数据投影的一维傅立叶变换等于原数据的二维傅立叶变换 0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png 投影 --> 一维傅立叶变换 --> 滤波 --> 二维傅立叶反变换 经过上述过程应该得到原始数据 2)投影相关知识 2.1)正投影：对投影线经过的像素做线积分，积分得到的值保存为该角度下的权值 对一组数据 P 做 Radon 变换，即做正投影，会得到两个数据 [R, xp] = radon(P,theta); xp是投影线条数 R是theta角下第 xp 条投影线得到的线积分，即权值 0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png 0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png 2.2) 反投影：反投影是利用上面投影得到的 R 权值，把R值投回到 x y 坐标中 x y 满足 x*cos(theta) + y*sin(theta) = R 就表明点(x, y)在投影线上

滤波反投影重建算法实现及应用（matlab） 1. 滤波反投影重建算法原理 滤波反投影重建算法常用在CT成像重建中，背后的数学原理是傅立叶变换：对投影的一维傅立叶变换等效于对原图像进行二维的傅立叶变换。（傅立叶中心切片定理） CT重建算法大致分为解析重建算法和迭代重建算法，随着CT技术的发展，重建算法也变得多种多样，各有各的有特点。本文使用目前应用最广泛的重建算法——滤波反投影算法（FBP）作为模型的基础算法。FBP算法是在傅立叶变换理论基础之上的一种空域处理技术。它的特点是在反投影前将每一个采集投影角度下的投影进行卷积处理，从而改善点扩散函数引起的形状伪影，重建的图像质量较好。 上图应可以清晰的描述傅立叶中心切片定理的过程：对投影的一维傅立叶变换等效于对原图像进行二维的傅立叶变换 傅立叶切片定理的意义在于，通过投影上执行傅立叶变换，可以从每个投影中得到二维傅立叶变换。从而投影图像重建的问题，可以按以下方法进行求解：采集不同时间下足够多的投影（一般为180次采集），求解各个投影的一维傅立叶变换，将上述切片汇集成图像的二维傅立叶变换，再利用傅立叶反变换求得重建图像。 投影相关

关于雷达改进算法FBP成像算法的实现，以及DSPC6678仿真后结果比对

基于cuda平台的fbp 算法的加速。已经实现，可验证哦

这是基于matlab的fbp算法程序，用于ct成像技术

CT图像重建，滤波反投影重建算法（FBP）代码详解。

扇束CT图像FBP算法的MATLAB代码，其中包含RL、SL和NEW滤波器，可以分析不同滤波器对重建结果的影响。

用matlab实现ct滤波反投影fbp算法，其中投影可以直接用radon变化实现，但代码中手动编写投影部分的代码，使用的滤波器为R-L滤波器