滤波反投影重建算法
波反投影重建算法常用在CT成像重建中，背后的数学原理是傅立叶变换：对投影的一维傅立叶变换等效于对原图像进行二维的傅立叶变换。（傅立叶中心切片定理）
CT重建算法大致分为解析重建算法和迭代重建算法
目前应用最广泛的重建算法——滤波反投影算法（FBP）
傅立叶切片定理的意义在于，通过投影上执行傅立叶变换，可以从每个投影中得到二维傅立叶变换。从而投影图像重建的问题，可以按以下方法进行求解：采集不同时间下足够多的投影（一般为180次采集），求解各个投影的一维傅立叶变换，将上述切片汇集成图像的二维傅立叶变换，再利用傅立叶反变换求得重建图像。
投影重建的过程是，先把投影由线阵探测器上获得的投影数据进行一次一维傅立叶变换，再与滤波器函数进行卷积运算，得到各个方向卷积滤波后的投影数据；然后把它们沿各个方向进行反投影，即按其原路径平均分配到每一矩阵单元上，进行重叠后得到每一矩阵单元的CT值；再经过适当处理后得到被扫描物体的断层图像
算法步骤如下：
- 将原始投影进行一次一维傅立叶变换
- 设计合适的滤波器，在φ_i的角度下将得到原始投影p(x_r,φ_i)进行卷积滤波，得到滤波后的投影。
- 将滤波后的投影进行反投影，得到满足x_r=r cos（(θ - φ_i)）方向上的原图像的密度。
- 将所有反投影进行叠加，得到重建后的投影。
