FDK算法旨在通过去除这些干扰,提高语音信号的质量和可辨识度。 首先,FDK算法通过进行傅里叶变换将时域的语音信号转换为频域的频谱。为了提高频谱估计的准确性,FDK算法采用了短时傅里叶变换(STFT)来分析语音信号的频谱特征。通过对语音信号进行叠加窗函数处理,可以将语音信号分成多个短时段,并分别对这些短时段进行傅里叶...
FDK算法将锥束射线视为沿Z轴方向不同倾斜角度的扇束射线堆积而成,中心平面(即图4.2中sot面)上的数据重建属于扇束扫描精确重建,对于非中心平面的重建,通过对扇束重建公式进行修正,得到近似的重建公式。 图4.2倾斜扇束示意图图4.3 与 关系示意图 Fig.4.2 Geometrical illustrationof tilted fan beam Fig.4.3 Relatio...
FDK 重建算法是一种近似的重建方法,即它是把所有不通过几何中心平面的锥束投影数据近似地看做是几何中心平面的扇束经过倾斜一个角度得到的投影数据,然后对投影数据进行修正,最后使用扇束滤波反投影算法进行重建。实际上FDK 重建方法也是一种滤波反投影算法。 根据Feldkamp、Davis和Kress等学者所做的研究工作,可知实现FDK...
在Python中实现FDK算法的核心步骤如下: importnumpyasnp# FDK 重建算法示例classFDK:def__init__(self,projections):self.projections=projectionsdefreconstruct(self):# 投影数据处理filtered_projections=self.apply_filter(self.projections)returnself.back_projection(filtered_projections)defapply_filter(self,projections...
FDK算法主要分为两个步骤:逆投影和滤波。逆投影是将X射线数据投影回原始图像空间,滤波则是对逆投影结果进行滤波操作以去除伪影和噪声,最终得到重建的CT图像。 代码示例 下面是一个简单的Python示例,演示了如何使用FDK算法对CT图像进行重建: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdeffdk_reconstruction(projections,an...
FDK算法介绍42feldkamp算法介绍fdk算法将锥束射线视为沿z轴方向不同倾斜角度的扇束射线堆积而成中心平面即图42中sot面上的数据重建属于扇束扫描精确重建对于非中心平面的重建通过对扇束重建公式进行修正得到近似的重建公式 精品文档 4.2 Feldkamp算法介绍 FDK算法将锥束射线视为沿Z轴方向不同倾斜角度的扇束射线堆积而...
基于FDK算法的锥束CT重建近似算法性能比较 星级: 3 页 基于FDK算法的锥束CT重建近似算法性能比较 星级: 4 页 我国商业银行内部控制评价体系研究 星级: 85 页 [精品]基于FDK算法的锥束CT重建近似算法性能比较 星级: 4 页 FDK算法中一种新插值方法 星级: 7 页 基于转角增量关系的FDK锥束重建改进算法 ...
functiondR=FDK(x,y,z,u_off,v_off,du,dv,Beta,P,A,SDD,SAD,varargin);%%Inputs:%%Beta:theprojectionanglewhichis%%fixedforthewholefunction.%%P:2-DMatrixofsizenu*nv%%u_off,v_off:giveusthefarthestpointfrom%%theoriginofthedetector%%inhorizontalandvertical...
反投影中的权函数取决于重建点到焦点的距离。1 2 扇形束的投影数据 射线入射角的余弦函数 一维斜坡滤波器的卷积核 3 权函数 三维图像重建 相对于传统二维CT，三维锥束CT具有空间分辨率高、数据采集时间短、射线利用率高等优势。目前应用最广泛的三维锥束CT图像重建算法是FDK算法。
FDK算法步骤 (1) 对投影数据做加权预处理,即乘以一个余弦函数cos α; (2) 对预处理过的数据逐行地做一维的斜坡滤波; (3) 把滤波后的数据做锥 形束的加权反投影。反投 影中的权函数取决于重建 点到焦点的距离。 锥形束的投影数据 锥形束射线入射角的余弦函数 一维斜坡滤波器的卷积核 权函数 FDK算法公式...