ASTRA Toolbox学习笔记
GitHub网址：https://github.com/astra-toolbox/astra-toolbox
官方网址：http://www.astra-toolbox.com/
一、简介
ASTRA Toolbox 是一个用于处理 X 射线相干散射和 X 射线传输成像的开源算法工具箱。本文档概述了该工具箱的基本概念。
几何
ASTRA Toolbox 支持以下几种类型的投影几何：
- 平行束二维投影
- 锥束二维投影
- 平行束三维投影
- 锥束三维投影
- 向量二维投影
- 向量三维投影
每种几何类型都可以通过 ASTRA 提供的 create_*_proj_geom 函数创建。
数据和算法
ASTRA Toolbox 为 X 射线相干散射和 X 射线传输成像提供了许多不同的算法，包括以下几种：
- Filtered Backprojection (FBP)
- Simultaneous Algebraic ReconstructionTechnique (SART)
- Simultaneous Iterative Reconstruction Technique (SIRT)
- Conjugate Gradient (CG)
- Total Variation (TV)
ASTRA Toolbox 提供了创建和管理算法对象的 API，用于指定算法的输入和输出数据以及算法的参数。有关如何使用 API 的详细信息，请参阅 ASTRA Toolbox 文档。
二、使用
1.创建几何（Geometry）
首先需要制定实验所需的几何形状，包括两部分：
Volume geometries（体积几何）
指定了样品或幻影在二维或三维空间中的位置。它采用2D矩形或3D盒子的形式，通常以原点为中心。
创建一个3D的体积几何：
vol_geom = astra_create_vol_geom(y,x,z);
astra_create_vol_geom(y, x, z)用于创建一个 3D 体积几何。它接收三个参数，分别表示体积在三个维度（y, x, z）上的大小。这个函数返回一个用于描述体积几何的对象，这个对象将在之后的投影和重建操作中使用。
例如，如果你想创建一个具有尺寸 128x128x128 的立方体，你可以使用以下代码：
vol_geom = astra_create_vol_geom(128, 128, 128)
这将创建一个表示 128x128x128 大小的 3D 体积几何的对象。在之后的投影和重建操作中，这个对象将被用于描述样品或模拟样品 的位置和尺寸。
a projection geometry（投影几何）
指定了射线源和探测器的位置和轨迹。可用的投影几何类型有2D平行光束、2D扇形光束、3D平行光束和3D锥形光束。
proj_geom = astra_create_proj_geom('cone', det_spacing_x, det_spacing_y, det_row_count, det_col_count, angles, source_origin, origin_det);
创建一个圆锥投影几何（cone）。函数的参数如下：
‘cone’：代表几何类型，这里是圆锥投影。
det_spacing_x：探测器像素在x方向上的间距。
det_spacing_y：探测器像素在y方向上的间距。
det_row_count：探测器面板的行数。
det_col_count：探测器面板的列数。
angles：投影角度的数组，单位通常是弧度。
source_origin：源点到物体原点的距离。
origin_det：物体原点到探测器的距离。
函数返回一个代表投影几何的对象，它包含了上述参数的信息。这个投影几何对象可用于后续的投影、反投影等操作。
2.创建投影数据对象（data）
使用astra.data3d模块来创建3D数据对象。以下是该模块中的主要函数及其参数和用法：
1. astra.data3d.create：创建数据对象（如投影数据、重建数据等）。
参数：
- datatype： 数据类型字符串。对于投影数据，使用-sino；对于体数据，使用-vol。
- geom： 几何对象。对于投影数据，使用投影几何对象；对于体数据，使用体数据几何对象。
- data（可选）： 一个包含初始数据的NumPy数组。如果省略，数据对象将用0填充。
返回值：创建的数据对象的ID。
sino_id = astra.data3d.create('-sino', proj_geom, sino_data)
vol_id = astra.data3d.create('-vol', vol_geom, vol_data)
2. astra.data3d.get：获取数据对象的内容。
参数：
- id： 数据对象的ID。
返回值：一个包含数据对象内容的NumPy数组。
sino_data = astra.data3d.get(sino_id)
vol_data = astra.data3d.get(vol_id)
3. astra.data3d.store：将数据对象的内容替换为新数据。此函数在ASTRA Toolbox 1.9.9及更高版本中已被弃用，推荐使用astra.data3d.set。
4. astra.data3d.set：设置数据对象的内容。
参数：
- id： 数据对象的ID。
- data： 一个包含新数据的NumPy数组。
返回值：一个包含数据对象内容的NumPy数组。
astra.data3d.set(sino_id, new_sino_data)
astra.data3d.set(vol_id, new_vol_data)
5. astra.data3d.delete：删除数据对象，以释放内存资源。
参数：
- id： 数据对象的ID。
astra.data3d.delete(sino_id)
astra.data3d.delete(vol_id)
6. astra.data3d.info：获取数据对象的信息，如数据类型、尺寸等。
参数：
- id： 数据对象的ID。
返回值：一个字典，包含数据对象的信息。
sino_info = astra.data3d.info(sino_id)
vol_info = astra.data3d.info(vol_id)
这些函数为处理3D数据提供了方便的接口。在使用它们时，请确保在操作完成后删除创建的对象，以避免内存泄漏。
3.创建算法对象（Algorithm）
astra.algorithm.create函数用于在ASTRA Toolbox中创建算法对象。该函数需要一个包含算法配置信息的字典作为输入参数。通常，通过astra.astra_dict类创建这个字典。
以下是使用astra.algorithm.create函数创建SIRT（Simultaneous Iterative Reconstruction Technique）算法对象的示例：
import astra
# 创建astra_dict对象以存储算法配置信息
cfg = astra.astra_dict("SIRT")
cfg["ProjectionDataId"] = sino_id # 投影数据对象ID
cfg["ReconstructionDataId"] = rec_id # 重建数据对象ID（实际上是体数据对象ID）
cfg["ProjectorId"] = proj_id # 投影仪对象ID
cfg["option"] = {"MinConstraint": 0} # 设置其他选项，例如最小约束
# 使用astra.algorithm.create函数创建算法对象
alg_id = astra.algorithm.create(cfg)
- “type”（必需）：算法的类型。例如，“SIRT”（Simultaneous Iterative Reconstruction
Technique）、“FBP”（Filtered
Backprojection）等。通过astra.astra_dict函数传递算法名称时，该键会自动设置。 - “ProjectionDataId”（必需）：投影数据对象ID。这是一个整数，表示在ASTRA Toolbox中创建的投影数据对象。
- “ReconstructionDataId”（必需）：重建数据对象ID。这是一个整数，表示在ASTRA
Toolbox中创建的体数据对象，用于存储重建结果。 - “ProjectorId”（可选）：投影仪对象ID。这是一个整数，表示在ASTRA
Toolbox中创建的投影仪对象。对于某些算法，例如FBP，需要提供投影仪对象。投影仪对象可以通过astra.create_projector函数创建。 - “option”（可选）：一个包含算法特定选项的字典。例如，对于SIRT算法，您可以设置最小约束和最大约束：
cfg["option"] = {"MinConstraint": 0, "MaxConstraint": 1}
对于FBP算法，您可以设置滤波器类型和滤波器参数：
cfg["option"] = {"FilterType": "Ram-Lak", "FilterParameter": 0.5}
- “DetectorSuperSampling”（可选）：一个整数，表示检测器的超采样因子。用于提高投影和反投影操作的精度。仅适用于GPU算法。
- “VolumeSuperSampling”（可选）：一个整数，表示体数据的超采样因子。用于提高投影和反投影操作的精度。仅适用于GPU算法。