图像重建
计算机视觉中的图像重建技术(十)
随着计算机技术的不断发展，计算机视觉技术已经成为了计算机科学的一个重要研究领域。
计算机视觉是一门利用计算机对图像和视频进行处理和分析的科学，它能够模拟人类视觉系统，从而让计算机能够理解和解释图像信息。
在计算机视觉领域中，图像重建技术是一项关键的研究内容。
图像重建技术通过对图像的处理和改进，可以提高图像的质量和清晰度，使得图像更加符合人类视觉的感知要求。
本文将就计算机视觉中的图像重建技术进行介绍和论述。
一、图像重建技术的基本原理图像重建技术是指通过对图像进行处理和改进，使得图像具有更高的质量和清晰度。
图像重建技术的基本原理是利用计算机算法对图像进行分析和处理，从而消除图像中的噪声和失真，增强图像的对比度和清晰度。
通常情况下，图像重建技术包括图像去噪、图像增强、图像复原等方面的内容。
图像去噪是图像重建技术中的重要内容之一。
在图像采集和传输过程中，图像往往会受到各种因素的影响，导致图像中出现各种噪声和失真。
图像去噪技术利用数学模型和算法，对图像进行数学建模和处理，从而消除图像中的噪声和失真，使得图像更加清晰和真实。
图像增强是图像重建技术中的另一个重要内容。
图像增强技术通过对图像进行像素级的处理和优化，改进图像的对比度和亮度，使得图像更加清晰和鲜艳。
图像增强技术能够突出图像中的细节和特征，提高图像的质量和感知效果。
图像复原是图像重建技术中的又一重要内容。
图像复原技术通过对图像进行分析和处理，恢复图像中受损的信息和细节，使得图像更加真实和清晰。
图像复原技术可以修复图像中的模糊和失真，提高图像的质量和清晰度。
二、图像重建技术的应用领域图像重建技术在许多领域都有着重要的应用价值。
在医学影像领域，图像重建技术可以用于医学影像的去噪、增强和复原，帮助医生更准确地诊断疾病。
在航空航天领域，图像重建技术可以用于卫星图像的处理和优化，提高卫星图像的质量和分辨率。
在安防监控领域，图像重建技术可以用于监控摄像头图像的处理和改进，提高监控系统的效果和性能。
《图像重建》PPT课件
一条射线沿S方向穿透物体，投影轴与X轴夹角为θ，建立s、t坐标系，（t,s）与(x,y)关系如下式：
x
t
y
s
Pθ(t)
θ
X射线
沿射线积分组成投影 ：
物理上X射线到人体有个衰减过程： u(x,y)为x,y点的衰减 Nin ：入射X射线（光子）强度 Nd ：X射线穿透物体后被检测到的射线强度 u(x,y)：反映了人体各部组织的性质，在空间上的分布就形成了人体 各部组织的图象，所以u(x,y)实质上反映了图象灰度分布f(x,y)
x
y
θHale Waihona Puke uv由付氏变换旋转不变性： 得： S (w) = F(w, ) = F(u,v) （一般的S(w)=F(u,v)的证明） 证：f(t,s)是f(x,y)在t,s坐标上为函数
x
t
y
s
θ
u
ω
v
θ
实现流程： 极坐标 直角坐标
①
将①带入上式，可得到采样点上的值：
k = 0,1…N-1 共N个（即实际投影范围有限）
3、
当w→0时，G(w)~|w|
4. 当ε→0时，G（w）≈|w|
讨论： 取样点N大则τ小；N小则τ大，混迭严重。 因P(T)有限范围，S(W)为无限带宽，混迭必然。 实现方法多种多样，取决于速度与精度，投影个数，K有关。实用为弧面，几何关系更复杂一些。
目前拓展、超声CT、放射性同位素正电子CT、质子CT。 CT其它领域：电子天文学、电子显微镜。
9.3 滤波——逆投影法 极坐标F的付氏反变换：
F(ω,θ)
v
u
θ
v
u
π
图像处理技术中的图像重建方法详解
图像处理技术中的图像重建方法详解在图像处理领域中，图像重建是指通过一系列算法和技术手段，从损坏、模糊或低质量的图像中恢复出清晰、高质量的图像。
图像重建方法是图像处理中的关键步骤之一，对于改进图像质量和提高图像分析的准确性至关重要。
本文将详细介绍几种常见的图像重建方法。
第一种图像重建方法是基于插值的方法。
插值是通过已知的图像像素点之间的关系，推断出缺失像素点的值。
最简单的插值方法是邻近插值，它通过将缺失像素点的值设置为最邻近的已知像素点的值来恢复图像。
邻近插值方法计算速度快，但在图像重建过程中可能会引入块状伪影。
另一种常见的插值方法是双线性插值，它通过在已知像素点之间进行线性插值来估计缺失像素点的值，可以提供更平滑的图像重建效果。
第二种图像重建方法是基于频域的方法。
频域方法将图像转换为频域表示，利用频域信息对图像进行处理和重建。
常见的频域方法包括傅里叶变换和小波变换。
傅里叶变换将图像转换为频域表示，可以通过滤波等操作在频域中对图像进行修复和重建。
小波变换不仅可以提供频域信息，还可以提供时间和空间信息，因此在图像重建中常用于改善图像质量和去除噪声。
第三种图像重建方法是基于模型的方法。
模型方法假设图像具有一定的结构和统计特性，并利用这些特性进行图像重建。
最常见的模型方法是基于稀疏表示的方法。
稀疏表示假设图像能够以较少的基础函数或原子线性组合的方式表示。
通过选择适当的基础函数或原子，可以在重建过程中减少噪声和伪影的引入，从而提高图像质量。
第四种图像重建方法是基于深度学习的方法。
深度学习是一种机器学习的技术，近年来在图像处理中取得了显著的进展。
基于深度学习的图像重建方法可以学习大量的图像样本，并利用这些样本进行图像重建和修复。
通过神经网络的训练和优化，可以实现更精确、更准确的图像重建效果。
除了上述介绍的几种常见的图像重建方法，还有其他一些方法也被广泛应用于图像处理领域，如基于概率统计的方法、基于局部统计的方法等。
图像重建
恢复图像本来面目的处理措施。
④校正技术，即采用几何校正措施，去掉图像上的几何失真
。通过以上技术可以去除图像上的畸变及噪声信息，使图像 更加清晰，以便用目视准确判读和解释。
二 医学CT三维图像重建
二 分割标注 分割标注是保证三维重建准确性的关键技术,分割效果直接影 响三维重构的精确度。图像分割的目标是将图像分解成若干 有意义的子区域(或称对象) 。标注则为了能够识别出各区域 的解剖或生理意义。在医学图像领域,常常简单地将分割标 注的过程称为分割。 可简单的将医学图像分割分为两类:基于边界和基于区域。
例如,手术开窗，通过人机交互工具在重建出的人体器官立体视图上模拟
手术开刀,要求在计算机上迅速显示出模拟手术结果.
二 医学CT三维图像重建
重建流程图
二 医学CT三维图像重建
2 断层扫描原理
二 医学CT三维图像重建
（3）重建方法
在各种图像重建算法中，计算机断层扫描技术又称计算机
层析（CT）占有重要的地位。 计算机断层扫描技术的功能是将人体中某一薄层中的组 织分布情况，通过射线对该薄层的扫描、检测器对透射信 息的采集、计算机对数据的处理，并利用可视化技术在显 示器或其他介质上显示出来。 这项技术的重要基础是投影切片定理： 即对于任何一个三维(二维)物体，它的二维(一维)投影的 傅立叶变换恰好是该物体的傅立叶变换的主体部分。
基于边界的分割寻找感兴趣的封闭区域;
基于区域则是将体数据分为若干不重叠的区域,各区域内部
的体素相似性大于区域之间的体素相似性。
二 医学CT三维图像重建
（5）切片的重组、插值 CT 三维成像的主要方法是:通过多幅等间隔的相继断层图像 重建三维目标,实现人体组织器官的立体显示、操作和分析. CT 扫描仪得到的断层图像序列在空间三个正交的方向上分 辨率通常不同,例如,CT 切片中,层内像素距离通常在015 到 2mm之间,而层间距则位于1 到15mm 之间,断层内象素空间分 辨率远远高于各断层间的空间分辨率.如果直接用这种图像 进行分析处理和显示,由于三个方向空间分辨率不一致,使显 示结果呈阶梯状. 因此,要实现物体的三维显示和处理必须形成等分辨率的数 据,而内插是三维重建中必不可少的环节,内插效果直接影响 重建的质量.
医学影像图像重建
N N e ( m1 m2 m3 )x
o
i
x
X-rays
中部衰减更多
X-线衰减的线程和
Ni
x 线程和 Ray-sum
mk
mk x No Nie k
No
线积分 Line integral
k
mk x
ln
Ni No
m(x)dx
ln
Ni
No
射线路径L上衰减系数μ(x, y) 的线积分等于射线入射强 度N0 与出射强度Ni 之比的自然对数
举例：
12
99
12
A D
B E
C F
6 15
0o
C A
D B
E F
12
9
60o
A B
F C
E D
12
9
120o
A 1
B
2
C 3
D
4
E 5
F 6
B
6
A
C
F
D
E
15
0o 得6
15
60o 120o 12 12 99
❖ 每进行一次扫描，X线束将沿某一方向进行投影，从 而得到一个断层面上各个体元的线积分。假设将一
21
❖ 根据反投影算法 X1=P5=5 X6=P2+P3+P5=18 ……
❖ 得到反投影重建后的值
5623 7 18 12 7 1 10 8 1 3625
星状伪迹
0000 0520 0100 0000
原像素值
562 3 7 18 12 7 1 10 8 1 362 5
重建后像素值
0.83 1 0.33 0.5 1.16 3 2 1.16 0.06 1.66 1.33 0.16 0.5 1 0.33 0.83
医学影像处理中的图像重建技术
医学影像处理中的图像重建技术在医学影像处理中，图像重建技术一直是关注的热点之一。
图像重建的目的是根据测量数据恢复对象的形态和结构信息，进而达到诊断和治疗的目的。
现代医学影像处理技术中，图像重建技术有很多种，每一种技术都有自己的优势和劣势。
1. CT图像重建技术CT(Computed Tomography)技术利用X射线对人体进行扫描，从而得到体内结构信息。
CT图像重建技术是指在得到扫描数据后，对数据进行逆变换，得到图像信息的过程。
CT图像重建技术有两种，分别为滤波反投影重建技术和迭代重建技术。
滤波反投影重建技术是指将扫描数据逆变换到二维平面，再进行滤波处理，得到具有较高准确性的三维图像信息。
迭代重建技术是指利用图像的先验信息，对图像进行不断迭代，最终得到具有较高准确性的三维图像信息。
这两种技术各有优缺点，具体采用哪一种技术需要根据具体情况而定。
2. MRI图像重建技术MRI(Magnetic Resonance Imaging)技术利用磁场和高频信号对人体进行扫描，从而得到体内结构信息。
MRI图像重建技术是指在得到扫描数据后，对数据进行逆变换，得到图像信息的过程。
MRI图像重建技术有很多种，包括梯度回波重建技术、螺旋扫描重建技术、SPIRiT重建技术等。
不同的MRI图像重建技术各有优缺点，具体采用哪一种技术需要根据具体情况而定。
3. PET图像重建技术PET(Positron Emission Tomography)技术利用放射性同位素对人体进行扫描，从而得到体内结构信息。
PET图像重建技术是指在得到扫描数据后，对数据进行逆变换，得到图像信息的过程。
PET 图像重建技术有很多种，包括MLEM(Maximum Likelihood Expectation Maximization)技术、OSEM(Ordered Subset Expectation Maximization)技术、PICCS(Penalized Image Reconstruction for Computed Tomography from Sparsely Sampled Projections)技术等。
医学图像重建算法概述-PPT
反投影 20
20 20
20
1.25 1.00 1.50 1.25
有序子集迭代方法示例
这个图像不知道
5 10 15 20
15 35 知道这些
25 20 30
25
猜测图像
第一子集
1次迭代
10 10
20 0.75
7.5
7.5
0.75
10 10
20 1.75
17.5 17.5
1.75
有序子集迭代方法示例
典型迭代重建示例
这个图像不知道
5 10 15 20
15 35 知道这些
猜测图像
10 10 10 10
25 20 30
25
20 0.75 20 1.75 1次 迭代
9.375 14.0625 21.875 32.8125
20 0.75 20 1.75
20 20 20
20
1.25 1.00 1.50 1.25
比尔定律：描述X射线穿过物体时发生衰减的规律，如下：
I0
均匀物质，衰减系数μ
Id
初始强度
长度L
穿透强度
Id I 0L
决定了是什Байду номын сангаас物质
Id I 0L
实际情况：物质并非均匀，组成复杂，因此，我们将物质分 成许多小份，即有了体素（像素）的概念，如下d：
I0
初始强度
u1 u2 u u4 3
ddd
un
In
45 1 456 2 101 23 4
5
22 67 2 334 1 43 111 12 45 45 88 1 445 3.3 34 134
23 4 23 1
2 345 2.3 111
医学影像处理中的图像重建原理
医学影像处理中的图像重建原理在医学影像领域，图像重建是将收集到的影像数据转化为可视化的图像信息的过程。
图像重建原理是医学影像处理中的关键环节，其核心目标是通过对收集到的数据进行处理，去除噪声、增强图像质量，并提取出对医学诊断有用的信息。
图像重建的基本原理是通过数学方法将采集到的数据进行处理，得到具有高质量、高分辨率的图像。
这个过程通常包括数据获取、预处理、重建算法和后处理等多个步骤。
首先，数据获取是图像重建的基础，常用的获取方式包括X射线摄影、计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）等。
这些技术能够通过不同的方式获取人体内部的结构和组织信息，并将其转化为数据的形式。
接下来，预处理是为了去除数据中的噪声和不相关信息，提高图像的质量和清晰度。
这一步通常包括数据校正、滤波和去伪影等处理。
数据校正主要是校正图像中的偏移和非均匀性，在CT和MRI中特别重要。
滤波则是通过对数据进行平滑或增强来改善图像质量。
去伪影主要是通过某些技术去除图像中的伪影，以提高图像的清晰度和准确性。
然后，重建算法是图像重建中最核心的部分，不同的重建算法适用于不同的影像模态和实际应用。
常用的重建算法有滤波反投影算法（FBP）、迭代重建算法等。
滤波反投影算法是一种基于传统数学方法的重建算法，其基本原理是根据在各个方向上对数据进行投影和反投影来恢复图像信息。
迭代重建算法则是通过迭代求解逆问题来重建图像，其优势是能够提供更高的重建质量和更好的图像细节。
最后，后处理是对重建后的图像进行进一步处理，以进一步改善图像的视觉效果和信息呈现。
常见的后处理方法包括放大缩小、边缘增强、灰度变换、伪彩色处理等。
这些方法能够使图像更加清晰和易于观察，提高医生对患者疾病的判断和诊断准确性。
除了这些基本原理，图像重建在医学影像处理中还有一些特殊应用。
例如，在心脏血管影像中，需要使用血流动力学模型来进行图像重建，以获取动脉和静脉的准确位置和形态。
在三维重建中，一些特殊技术如投影重采样和体素重建则可以通过合理和高效的方式将二维影像重建为三维结构。
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根据投影切片定理
在θ角不同的各个方向上获得空间域上的投影数据，根据投影切片定理在变 换域上得到对应的切片数据。然后利用下式进行傅立叶反变换：
重建公式的推导
如果需要重建三维实体图像，很容易推广到三维：
b 代数重建方法
代数重建技术就是事先对未知图像的各像素给予一个初 始估值，然后利用这些假设数据去计算各射束穿过对象 时可能得到的投影值（射影和），再用它们和实测投影 值进行比较，根据差异获得一个修正值，利用这些修正 值，修正各对应射线穿过的诸像素值。如此反复迭代， 直到计算值和实测值接近到要求的精确度为止。
一 图像重建概述
入射线 高密度体 少透射
不同密度体对射 线的吸收不同
入射线 低密度体 入射线
多透射
6 2 2 2 6 1 4 1
对射线吸收相同的 物体，密度分布不 一定相同
入射线
等强度射线穿透不同组织的情况
投影重建时需要一系列投影才能重建图像。
一 图像重建概述
分类： 根据被用于图像重建的数据获取方式不同，可以分为透射
（一）基于图像灰度值的插值方法,如最邻近法、线性插值、样条插值等
,它是在原始灰度断层图像序列中,补充若干“缺少”的切片,这些插值方 法插值精度不高,产生的新断面通常会出现边缘模糊,由此重建出的三维 真实感图像表面会产生伪像,当断层间距较大时这一点尤其明显. 造成这 种情况的主要原因是这些方法没有考虑到物体几何形状的变化.
二 医学CT三维图像重建
解决办法：
控制CT 机使其断层间隔减小,直至等于断层内的分辨率. 然而这将增加检
查成本,而且一般的CT 机无法达到如此高的分辨率.
用计算机图像处理的方法,对现有的断层图像进行插值运算,以获得立方
体素表示的三维物体. 插值后,断层图像数目增加,相当于层厚减薄,这是国 际上普遍采用的方法。插值只是改变了断层间空间分辨率,使三维数据的 处理、分析和显示更加方便,并没有产生新信息. 插值法：
恢复图像本来面目的处理措施。
④校正技术，即采用几何校正措施，去掉图像上的几何失真
。通过以上技术可以去除图像上的畸变及噪声信息，使图像 更加清晰，以便用目视准确判读和解释。
二 医学CT三维图像重建
二 分割标注 分割标注是保证三维重建准确性的关键技术,分割效果直接影 响三维重构的精确度。图像分割的目标是将图像分解成若干 有意义的子区域(或称对象) 。标注则为了能够识别出各区域 的解剖或生理意义。在医学图像领域,常常简单地将分割标 注的过程称为分割。 可简单的将医学图像分割分为两类:基于边界和基于区域。
二 医学CT三维图像重建
直接体绘制的实质是将已采集到计算机上的三维离散数据场
重新采样，然后按照一定的规则转换为图像显示缓存中的二 维离散信号。三维离散数据场或者三维图像数据集合称为物 体空间，显示图像的屏幕称为图像空间。
在各种体绘制方法中最常见的有两种：
图像空间到物体空间的方法 物体空间到图像空间的方法
基于边界的分割寻找感兴趣的封闭区域;
基于区域则是将体数据分为若干不重叠的区域,各区域内部
的体素相似性大于区域之间的体素相似性。
二 医学CT三维图像重建
（5）切片的重组、插值 CT 三维成像的主要方法是:通过多幅等间隔的相继断层图像 重建三维目标,实现人体组织器官的立体显示、操作和分析. CT 扫描仪得到的断层图像序列在空间三个正交的方向上分 辨率通常不同,例如,CT 切片中,层内像素距离通常在015 到 2mm之间,而层间距则位于1 到15mm 之间,断层内象素空间分 辨率远远高于各断层间的空间分辨率.如果直接用这种图像 进行分析处理和显示,由于三个方向空间分辨率不一致,使显 示结果呈阶梯状. 因此,要实现物体的三维显示和处理必须形成等分辨率的数 据,而内插是三维重建中必不可少的环节,内插效果直接影响 重建的质量.
二 医学CT三维图像重建
投影切片定理给出了图像在空间域上对X轴的投影与
在频率域u轴的切片之间的关系。
如果投影并非是对X轴进行，而是对与空间域的X 轴成
任意的角度θ的方向进行投影，是否频率域上存在与u 轴成相同的θ角度方向上的中心切片与之相等？
回答是肯定的，二维傅里叶变换的旋转定理。
二 医学CT三维图像重建
第一类方法称为面绘制技术
首先由三维空间数据场构造中间几何图元，如小三角形、小曲面 等，然后再由传统的计算机图形学技术实现面绘制，加上光照 模型，阴影处理，使得重建的三维图像极具真实感。
第二类方法称为体绘制或直接体绘制方法
是不需要构造中间几何图元，而是直接由三维数据场产生屏幕 上的二维图像，由体元进行绘制。体绘制可以在空间域上进行， 也可以在频率域上进行。
在重采样的基础上，进行图像合成，即计算全部采样点对
屏幕像素的贡献，得到屏幕上每一个像素点的光强度值。
二 医学CT三维图像重建
二 医学CT三维图像重建
2、从物体空间到图像空间的方法：
对物体空间的三维空间网格点上的数据，逐层、逐行、逐个
地计算它对屏幕像素的贡献，并加以合成，形成最后的图像。
二 医学CT三维图像重建
例如,手术开窗，通过人机交互工具在重建出的人体器官立体视图上模拟
手术开刀,要求在计算机上迅速显示出模拟手术结果.
二 医学CT三维图像重建
重建流程图
二 医学CT三维图像重建
2 断层扫描原理
二 医学CT三维图像重建
（3）重建方法
在各种图像重建算法中，计算机断层扫描技术又称计算机
层析（CT）占有重要的地位。 计算机断层扫描技术的功能是将人体中某一薄层中的组 织分布情况，通过射线对该薄层的扫描、检测器对透射信 息的采集、计算机对数据的处理，并利用可视化技术在显 示器或其他介质上显示出来。 这项技术的重要基础是投影切片定理： 即对于任何一个三维(二维)物体，它的二维(一维)投影的 傅立叶变换恰好是该物体的傅立叶变换的主体部分。
a 傅里叶反投影重建
投影切片定理给出了射线沿y轴方向穿透物体薄片对X轴 投影的傅立叶变换与物体薄片的频域函数F(u,v)沿u轴的切 片相等。利用二维傅立叶变换的旋转性质可物体薄 片在频域上相应各个方向的频谱切片，从而了解到该薄片 的整个频谱。通过傅立叶反变换就能得到物体薄片在空间 域中的图像。 傅立叶反投影重建方法应首先建立好以连续实函数形式 给出的数学模型，然后利用反变换公式求解未知量，并适 当调节反变换公式以适应在离散、有噪声干扰等条件下的 应用需求。
图像重建
主要内容 一 图像重建概述
二 医学CT三维图像重建 三 超分辨率图像重建
一 图像重建概述
图像重建是指根据对物体的探测获取的数据来重新建
立图像。用于重建图像的数据一般是分时、分步取得 的。
图像重建是图像处理中一个重要研究分支，其重要意
义在于获取被检测物体内部结构的图像而不对物体造 成任何物理上的损伤。
二 医学CT三维图像重建
（1）现实意义
在医疗诊断中,观察病人的一组二维CT 断层图像是医生诊断病情的常 规方式. 现有的医用X 射线CT 装置得到的序列断层图像,虽能反映断层内 的组织信息,但无法直接得到三维空间内组织的形貌(如肺部肿瘤的表面 纹理) 和组织间相互关联的情况,而临床上组织形貌对组织定征(如肿瘤的 恶性或良性判断) 却是十分重要的. 仅靠CT 断层图像信息,要准确地确定 病变体的空间位置、大小、几何形状以及与周围组织之间的空间关系,是 十分困难的.因此迫切需要一种行之有效的工具来完成对人体器官、软组 织和病变体的三维重建和三维显示. CT 三维重建技术就是辅助医生对病 变体和周围组织进行分析和显示的有效工具,它极大地提高了医疗诊断的 准确性和科学性。
它在各个不同的应用领域中显示出独特的重要性。例
如：医疗放射学、核医学、电子显微、无线电雷达天 文学、光显微和全息成像学及理论视觉等领域都多有 应用。
一 图像重建概述
根据成像光源的获取方式和成像机理的不同，可以将图像
重建分为三种不同的检测模型:透射模型、发射模型和反射 模型。
图像重建采用的透射、反射、放射三种模型
重建公式的推导
图6-5与图6-6给出了二维函数投影在空间域中 和变换域中的旋转对应关系。
重建公式的推导
由图可见，从（x,y）坐标系变换到（s,t）坐标系的旋转
坐标变换公式为：
若射线源的射线径向穿过被检测横截面。并向与X轴成θ角 的S轴方向投影，则投影函数
在频域作如下代换：
重建公式的推导
根据二维傅立叶变换的相似性定理，有：
二 医学CT三维图像重建
于是傅立叶变换可以变为：
可以看出，如果f(x,y)变换一个角度，则f(x,y)的频谱也将 旋转同样的角度。
二 医学CT三维图像重建
因此，f(x,y)在X轴上投影的变换即为F(u,v)在u轴上的取值，结 合旋转性可得f(x,y)在与X轴成θ角的直线上投影的傅立叶变换 正好等于F(u,v)沿与u轴成θ角的直线上的取值。
（二）基于形状的目标插值，只需对目标物体的轮廓进行插值,这种方法
的插值精度较好,但只适用于二值化的切片图象;该方法要求先对断层切 片进行分割,提取出医生感兴趣的目标组织,然后进行内插,以产生连续变 化的中间物体轮廓.
二 医学CT三维图像重建
三维空间数据场可视化
两类不同的三维空间数据场可视化方法：
断层成像、发射断层成像和反射断层成像。
发射断层成像系统，一般是将具有放射性的离子(放射元素)注人物
体内部，从物体外检测其经过物体吸收之后的放射量。
反射断层成像系统，是利用射线入射到物体上，检测经物体散射
(反射)后的信号来重建的。
如果从研究的图像维数来分，图像重建可以是针对一系列
沿直线投影图来重建二维图像，也可以是由一系列二维图 像重建三维物体。 根据成像所采用的射线波长不同，可以分为X射线成像、 超声成像、微波成像、激光共焦成像等。