CT图像重建仿真系统

这是一个用于CT图像重建仿真的Python项目，实现了基本的CT扫描模拟和图像重建功能。

功能特点

• 支持CT扫描过程的模拟
• 实现了Ram-Lak滤波器的滤波反投影算法
• 提供不同角度步长的重建效果对比
• 包含直接反投影和滤波反投影两种重建方法
• 自动计算和可视化重建误差

环境要求

• Python 3.6+
• NumPy
• SciPy
• scikit-image
• Matplotlib

安装说明

1. 克隆或下载本项目到本地
2. 安装依赖包：

pip install -r requirements.txt

使用方法

1. 准备一张输入图像（支持PNG格式）
2. 运行主程序：

python reconstruction.py

程序将自动执行以下操作：

• 模拟CT扫描过程
• 生成正弦图
• 应用Ram-Lak滤波器
• 使用不同角度步长进行图像重建
• 显示重建结果和误差分析

主要功能模块

1. 图像预处理

• normalize_image(): 图像归一化
• create_circular_mask(): 创建圆形掩码

2. CT扫描模拟

• simulate_ct_scan(): 模拟CT扫描过程
• radon(): 执行拉东变换

3. 图像重建

• rl_filter(): Ram-Lak滤波器实现
• manual_iradon(): 手动实现反拉东变换
• ct_reconstruction(): 不同角度步长的重建效果对比

输出结果

程序会生成以下可视化结果：

1. 原始图像、正弦图和滤波后的正弦图
2. 不同角度步长下的重建结果对比
3. 重建误差分析图表