Virtual Laboratory Wiki
Advertisement

Преобразование Радонаинтегральное преобразование функции многих переменных, родственное преобразованию Фурье. Впервые введено в работе австрийского математика Иоганна Радона 1917-го года[1].

Важнейшее свойство преобразования Радона — обратимость, то есть возможность восстанавливать исходную функцию по её преобразованию Радона.

Двумерное преобразование Радона[]

Radon transform

Двумерное преобразование Радона.
В данном случае R(s,α) есть интеграл от f(x,y) вдоль прямой AA'

Рассмотрение преобразования Радона удобно начать с простейшего случая функции двух переменных, к тому же, именно этот случай наиболее практически важен.

Пусть функция двух действительных переменных, определённая на всей плоскости и достаточно быстро убывающая на бесконечности (так, чтобы соответствующие несобственные интегралы сходились). Тогда преобразованием Радона функции называется функция

(1)

Преобразование Радона имеет простой геометрический смысл — это интеграл от функции вдоль прямой, перпендикулярной вектору и проходящей на расстоянии s (измеренного вдоль вектора , с соответствующим знаком) от начала координат.

Связь преобразования Радона и преобразования Фурье. Формула обращения[]

Рассмотрим двумерное преобразование Фурье от функции

. (*)

Можно заметить, что показатель экспоненты в этом интеграле не изменяется, если мы двигаемся вдоль прямой перпендикулярной вектору , и изменяется наиболее быстро если мы движемся вдоль этого вектора. Поэтому удобно перейти к новым переменным. Обозначим , мы выберем новые переменные . Сделав замену переменных в интеграле, получаем

т.е.

Таким образом, одномерное преобразование Фурье по переменной s от преобразования Радона функции f даёт нам двумерное преобразование Фурье от функции f. Поскольку двумерное преобразование Фурье достаточно хорошей функции обратимо, то обратимо и преобразование Радона.

Формула обращения для двумерного преобразования Фурье, как известно, выглядит следующим образом

Для наших целей удобно переписать эту формулу в полярных координатах

,

что немедленно даёт формулу обращения преобразования Радона

,

где .

Применение преобразования Радона[]

Tomography

Схема получения рентгеновской томограммы

В компьютерной томографии линейка детекторов измеряет поглощение исследуемым объектом параллельного пучка излучения (например, рентгеновских лучей в медицинской томографии, сейсмических волн в геофизической томографии). В соответствии с законом Бугера-Ламберта-Бера интенсивность излучения, измеряемая детектором в точке s линейки пропорциональна , где оптическая плотность объекта для данного типа излучения, а интеграл берётся вдоль прямой проходящей через данный детектор и перпендикулярной линейке детекторов (z — координата на этой прямой). Соответственно, логарифм от интенсивности, взятый с обратным знаком, даёт преобразование Радона от оптической плотности. Вращая всю систему из источника излучения и детекторов вокруг объекта (при этом оставаясь в одной плоскости), или вращая сам объект вокруг оси, перпендикулярной плоскости, показаной на рисунке, получают достаточно полную информацию о преобразовании Радона оптической плотности в данном срезе объекта. Используя обратное преобразование Радона можно восстановить поглощение излучения в любой точке данной плоскости объекта.

Преобразование Радона для функции произвольного числа переменных[]

Преобразование Радона для функции двух переменных можно удобно переписать через интеграл по всему пространству с помощью дельта-функции Дирака:

(2)

Здесь мы обозначили — радиус-вектор из начала координат, — двумерный элемент объёма, — единичный вектор, который можно параметризовать как . С помощью замены переменных легко убедиться, что определения преобразования Радона (1) и (2) полностью идентичны.

Формула (2) тривиально обобщается на случай произвольного числа измерений, для этого её даже не надо переписывать, достаточно под , и понимать соответственно N-мерный радиус-вектор из начала координат, элемент объёма в N-мерном пространстве и N-мерный единичный вектор. В принципе, вектор можно параметризовать углами в пространстве любого числа измерений. Например, в трёхмерном пространстве имеется параметризация .

Геометрический смысл преобразования Радона в многомерном случае: интеграл от функции по гиперплоскости перпендикулярной вектору и проходящей на расстоянии s от начала координат (взятом со знаком минус если перпендикуляр из начала координат на плоскость противоположно направлен с вектором ).

Обращение многомерного преобразования Радона[]

В многомерном случае преобразование Радона достаточно хорошей функции тоже обратимо. Покажем это.

Рассмотрим преобразование Фурье от по переменной s, то есть

.

Используя формулу (2) и свойства дельта-функции мы получим

.

Заметим теперь, что есть интеграл по всему N-мерному пространству (здесь под интегралом подразумевается интеграл по N-1 мерной сфере, в частности, для N=2 , для N=3 ). Из этого следует, что

.

Используя это представление векторной дельта-функции получаем формулу обращения

.

Примечания[]

  1. J. Radon. Über die Bestimmung von Funktionen durch ihre Integralwerte längs gewisser Mannigfaltigkeiten // Berichte Sächsische Akademie der Wissenschaften, Bande 29, s. 262-277, Leipzig, 1917.

Ссылки[]

  • И.С.Грузман Математические задачи компьютерной томографии. Соросовский образовательный журнал No. 5, 2001 pdf txt
  • Deans, Stanley R., The Radon Transform and Some of Its Applications. New York: John Wiley & Sons, 1983.
  • Natterer, Frank, The Mathematics of Computerized Tomography (Classics in Applied Mathematics, 32), Philadelphia, PA: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2001 ISBN 0-89871-493-1
  • Natterer, Frank and Frank Wubbeling, Mathematical Methods in Image Reconstruction. Philadelphia, PA: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2001 ISBN 0-89871-472-9



Эта страница использует содержимое раздела Википедии на русском языке. Оригинальная статья находится по адресу: Преобразование Радона. Список первоначальных авторов статьи можно посмотреть в истории правок. Эта статья так же, как и статья, размещённая в Википедии, доступна на условиях CC-BY-SA .


Advertisement