算法说明:

图像的Radon变换是每个像素的Radon变换的总和。

该算法首先将图像中的像素分成四个子像素,并分别投影每个子像素,如下图所示。

根据投影位置和箱体中心之间的距离,每个子像素的贡献按比例分成两个最近的仓。如果子像素投影击中仓的中心点,则轴上的仓将获得子像素的全部值,或像素值的四分之一。如果子像素投影命中两个分区之间的边界,则子像素值在分区之间被均匀分割。

语法:

R = radon(I, theta)
[R,xp] = radon(...)
[___]= radon(gpuarrayI,theta)

描述:

R = radon(I, theta)返回角度度R的强度图像的Radon变换。Itheta

Radon变换是沿着以特定角度定向的径向线的图像强度的投影。如果theta是标量,R则是包含theta度数的Radon变换的列向量。如果theta是向量,R则是其中每列是其中一个角度的Radon变换的矩阵theta。如果省略theta,则默认为0:179。

[R,xp] = radon(...)返回一个xp包含对应于每行的径向坐标的向量R

径向坐标返回在xp沿着值'轴,其在面向theta逆时针方向从度X轴。两个轴的原点是图像的中心像素,其定义为

地板((大小(I)+1)/ 2)

例如,在20×30的图像中,中心像素为(10,15)。

[___]= radon(gpuarrayI,theta)在GPU上执行Radon变换。输入图像和返回值是2-D gpuArrays。theta可以是double基础类的一个或者gpuArray double

类支持:

I可以是类doublelogical或任何整数类。所有其他输入和输出都是类double。这两个输入都不可能是稀疏的。

gpuarrayI是与基础类gpuArray uint8uint16uint32int8int16int32logicalsingledouble,并且必须是二维的。thetadouble底层类的向量或gpuArray向量double。

实例:

计算Radon变换和显示图

使轴缩放可见此图像。

iptsetpref('ImshowAxesVisible','on')

创建示例图像。

I = zeros(,);
I(:, :) = ;

计算Radon变换。

theta = :;
[R,xp] = radon(I,theta);

显示变换。

imshow(R,[],'Xdata',theta,'Ydata',xp,'InitialMagnification','fit')
xlabel('\theta (degrees)')
ylabel('x''')
colormap(gca,hot), colorbar

使轴缩放不可见。

iptsetpref('ImshowAxesVisible','off')

计算GPU上的Radon变换

在GPU上计算Radon变换并将其可视化。

 iptsetpref('ImshowAxesVisible','on')
I = zeros(,);
I(:, :) = ;
theta = :;
[R,xp] = radon(gpuArray(I),theta);
imshow(R,[],'Xdata',theta,'Ydata',xp,...
'InitialMagnification','fit')
xlabel('\theta (degrees)')
ylabel('x''')
colormap(gca,hot), colorbar
iptsetpref('ImshowAxesVisible','off')

作者:耑新新,发布于  博客园

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