如何遍历循环为图像每列生成Sinogram并实现back projection？

修改后的完整代码 #

import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import ndimage

# 读取所有以"image"开头的图像文件
imagestack = [image for image in os.listdir() if image.startswith("image")]
# 按文件名排序（确保角度顺序正确，比如image0.png到image359.png）
imagestack.sort(key=lambda x: int(x.split("image")[1].split(".")[0]))
images = [plt.imread(img) for img in imagestack]

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# 生成Sinogram
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# 初始化Sinogram数组：(角度数, 投影点数) = (360, 256)
sinogram = np.zeros((len(images), images[0].shape[1]))

for idx, img in enumerate(images):
    # 若图像是RGB格式，转换为灰度图
    if len(img.shape) == 3:
        img = np.mean(img, axis=2)
    # 计算当前角度下所有列的像素和（即投影值）
    projection = np.sum(img, axis=0)
    sinogram[idx] = projection

# 显示Sinogram
plt.figure()
plt.imshow(sinogram, cmap='Greys', aspect='auto')
plt.title('Sinogram')
plt.xlabel('Projection Position')
plt.ylabel('Angle (degrees)')
plt.show()

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# 反投影实现（修复旋转功能）
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# 初始化反投影图像，尺寸与原图一致
back_proj = np.zeros_like(images[0] if len(images[0].shape) == 2 else images[0][:, :, 0])
# 每个图像对应的旋转角度（0到359度）
angles = np.arange(0, 360)

for idx, angle in enumerate(angles):
    # 获取当前角度的投影值
    proj = sinogram[idx]
    # 将投影值扩展为256×256的图像：每一行重复投影值，模拟投影的列分布
    proj_img = np.tile(proj, (back_proj.shape[0], 1))
    # 旋转图像：负角度将投影图像转回原图方向，reshape=False保持尺寸，order=1使用双线性插值
    rotated_proj = ndimage.rotate(proj_img, -angle, reshape=False, order=1)
    # 叠加到反投影图像
    back_proj += rotated_proj

# 归一化反投影图像，便于显示
back_proj = back_proj / np.max(back_proj)

# 显示反投影结果
plt.figure()
plt.imshow(back_proj, cmap='Greys')
plt.title('Back Projection Result')
plt.show()

关键修改说明 #

1. 生成完整Sinogram #

• 原代码仅提取每张图的第一列，改为计算每张图所有列的像素和，得到对应角度的完整投影，最终堆叠成360×256的Sinogram（行=角度，列=投影位置）。
• 增加RGB转灰度的逻辑，避免多通道图像导致的维度错误。
• 对图像文件名排序，确保角度顺序从0到359度连续，避免Sinogram角度混乱。

2. 修复旋转与反投影 #

• 移除冗余的np.linspace角度生成，直接使用0-359度的连续角度序列。
• 将单一行的投影值扩展为与原图同尺寸的图像（np.tile实现），确保旋转操作的对象是二维图像而非一维列向量。
• 修正旋转方向：使用负角度将投影图像旋转回原图的方向，同时设置reshape=False保持图像尺寸一致，避免变形。
• 实现反投影的叠加逻辑，最后对结果归一化，保证显示效果正常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者physicsenjoyer38