图像重建是从分散或不完整的数据(如医学成像研究中获取的辐射读数)生成二维或三维图像,有必要应用一个数学公式来生成一个可读和可用的图像,或者使图像锐化以使其有用,图像重建有助于从一系列单独的相机图像生成人体的三维...
图像重建是从分散或不完整的数据(如医学成像研究中获取的辐射读数)生成二维或三维图像,有必要应用一个数学公式来生成一个可读和可用的图像,或者使图像锐化以使其有用,图像重建有助于从一系列单独的相机图像生成人体的三维图像。

图像重建涉及到从分散或不完整的数据。
图像重建存在几个问题。第一个问题是无噪音的数据,它会干扰图像的清晰度。在医学成像中,由于患者移动、干扰、阴影和重影,会产生噪声。例如,身体中的一个结构可能会使另一个结构黯然失色,使其难以识别。过滤噪声是图像重建的一个方面。

生成一个完整的、三维的身体图像。
另一个问题是数据分散或不完整。对于像X射线这样的东西,图像是在一次胶片曝光中拍摄的,X射线穿过感兴趣的区域并形成图像。在其他技术中,病人可能会受到辐射或磁场的冲击,产生大量的数据,这些数据需要组合起来才能产生一幅图片。即时的输出对人类来说是不可读或没有意义的,它需要通过一个算法来生成图片
在图像重建中,有几种方法可以在不丢弃有意义的数据的情况下滤除噪声,并以有意义的方式处理数据。迭代重建是一种流行的技术。该算法首先映射出低频数据,然后创建几个数据点,这些数据点构成图像。然后它叠加一个稍高的频率,再叠加一个更高的频率,以此类推,直到得到一个完整的图像。
创建一个平面图像并不是图像重建的唯一方法。计算机还可以通过将一系列图像叠加在一起来创建数据的模拟三维再现需要能够对数据进行分类,以适当地匹配切片,并且必须准确地覆盖它们以创建内部结构的图像。这可以帮助医生在多个平面上评估问题,而不仅仅是单个图像提供的平面角度。
医学并不是唯一可以进行图像重建的领域有用。它在考古学中也很有价值,研究人员可能希望在不损坏发现物的情况下对其进行调查。通过图像重建,他们可以获得木乃伊、密封容器和其他感兴趣的物品的图像,以了解里面是什么。