Ｅｘｃｅｌによる画像再構成入門

本書は広く普及している表計算ソフトウエアのExcelを用い，2次元フーリエ変換法，フィルタ補正逆投影法，重畳積分法などの解析的画像再構成法と，逐次近似法のひとつである統計的画像再構成法の最尤推定－期待値最大化（ML-EM）法について解説している． 最大の特徴はExcelを電卓代わりに用い，画像再構成をわかりやすく学習できるようにした点である．本書は画像再構成の数学的な基礎とアルゴリズムの実装を効率よく学習できるように工夫しており，C言語などによる画像再構成のプログラミングにも役立つ．

目次

第1章　画像再構成　第1節　解析的方法　第2節　逐次近似法第2章　解析的画像再構成法の実習　第1節　はじめに　第2節　投影の作成　第3節　1次元フーリエ変換　第4節　2次元フーリエ変換　第5節　投影切断面定理　第6節　2次元フーリエ変換法　第7節　フィルタ補正逆投影法　第8節　重畳積分法　第9節　再構成画像と雑音抑制処理第3章　逐次近似画像再構成法の実習　第1節　はじめに　第2節　逐次近似画像再構成法で用いる記号　第3節　検出確率の計算　第4節　投影の作成　第5節　ML-EM法　第6節　ML-EM法の画像更新付録　最尤推定の簡単な例

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