今天心血来潮，想搞搞图像处理，就琢磨起MATLAB里的iradon函数。这玩意儿听起来挺玄乎，就是把图像的投影数据给它“反”回去，变回原始图像。有点像CT扫描的逆过程，挺有意思的。
动手前的准备
我有点懵，不知道从哪儿下手。于是我就去网上搜搜资料，看看别人是怎么用这个函数的。网上资料还真不少，各种专业术语，看得我头大。不过慢慢地也摸到一些门道。
我知道要用这个函数，得先有个“投影数据”。这玩意儿是简单来说，就是把一个图像从不同角度“拍”一遍，记录下来的数据。就像CT扫描，从各个角度给人体拍X光片一样。
搞个图像来试试
有大概的解后，我就开始动手实践。我没急着自己去弄投影数据，那太麻烦。我先找个现成的图像来试试，就是MATLAB自带的那个“Shepp-Logan Head”图像，这图像在图像处理界挺有名的，经常被拿来做实验。
我用phantom函数把这个图像加载进来：
P = phantom(256);
imshow(P)
图像显示出来，一个模拟人头部的图像，挺清晰的。
模拟投影
就是模拟投影的过程。我用radon函数来做这个事情。这个函数就是用来计算图像的投影数据的。
我设置三个不同的投影角度：
theta1 = 0:10:170;
[R1,xp] = radon(P,theta1);
这里，theta1就是一个角度的集合，从0度到170度，每隔10度取一个值。radon函数会根据这些角度来计算投影数据，结果保存在R1里。那个xp是干啥的我也不清楚。
见证奇迹的时刻
有投影数据，就可以用iradon函数来重建图像！我激动地搓搓手，输入以下代码：
I1 = iradon(R1,theta1);
imshow(I1)
运行！Duang的一下，图像出来！虽然有点模糊，但确实是那个“Shepp-Logan Head”图像！我成功！
调整参数，看看效果
我有点不满足，想看看能不能把图像重建得更清晰一些。于是我又去查查iradon函数的用法。原来，这个函数还有几个可选参数，可以用来调整重建的效果。
我试着加几个参数：
I2 = iradon(R1,theta1,'linear','Ram-Lak');
imshow(I2)
这里，'linear'表示使用线性插值，'Ram-Lak'表示使用Ram-Lak滤波器。运行结果，图像确实清晰一些！
折腾完毕，收工！
折腾半天，我对iradon函数总算是有一个初步的解。虽然还有很多细节没搞明白，但至少能跑起来，也算是一个小小的进步。以后有时间再慢慢深入研究。
这回实践还是挺有收获的。我发现，学习这些东西，光看理论是不行的，还得动手实践，才能真正理解它的原理和用法。而且遇到问题不要怕，多查资料，多尝试，总能找到解决办法的。