MATLAB的iradon函数是基于R-L滤波器的滤波反投影法，可以对投影数据进行滤波反投影重建影像。它使用过滤后的反投影算法来执行逆Radon变换。
iRadon函数简介
iRadon函数是MATLAB中用于计算图像的辐射强度(Radon变换)的工具，它可以提取图像中的局部特征，例如轮廓、斑点等，通过将图像进行辐射变换，我们可以获得一个表示图像局部区域亮度分布的新图像，这个新图像可以帮助我们更好地理解原始图像的局部结构和属性。
iRadon函数的基本用法
1、读取图像：使用imread函数读取待处理的图像。
I = imread('example.jpg');
2、转换为灰度图像：如果输入图像不是灰度图像，可以使用rgb2gray函数将其转换为灰度图像。
I_gray = rgb2gray(I);
3、应用iRadon函数：使用iRadon函数计算灰度图像的辐射强度，可以通过设置不同的参数来调整结果的显示方式。
[R, x] = iradoin(I_gray);
R是辐射强度图像，x是投影坐标，默认情况下，iRadon函数返回两个输出：一个表示辐射强度的矩阵R和一个表示投影坐标的向量x，如果只需要其中一个输出，可以使用以下命令：
只获取辐射强度矩阵：
R = iradoin(I_gray);
只获取投影坐标向量：
x = iradoin(I_gray);
如何提取幅度？
要提取图像的幅度，可以将辐射强度矩阵中的每个元素平方，然后求和得到总和，这样，我们就得到了一个表示图像在各个方向上亮度分布的向量，我们可以使用max函数找到该向量中的最大值，从而得到图像的平均亮度。
intensity = sum(R.^2, 2); % 计算辐射强度矩阵的平方和 average_intensity = max(intensity); % 找到最大值，即平均亮度
相关问题与解答
1、如何处理彩色图像？
答：在使用iRadon函数之前，需要先将彩色图像转换为灰度图像，可以使用rgb2gray函数实现这一点。
I_color = imread('example_color.jpg'); % 读取彩色图像
I_gray = rgb2gray(I_color); % 转换为灰度图像
2、如何设置iRadon函数的参数？
答：iRadon函数有很多可选参数，可以根据需要进行调整，可以通过设置nrad参数来改变投影角度的范围；可以通过设置scale参数来调整输出图像的尺度；还可以通过设置edgeweight参数来控制边缘检测的程度等，具体参数说明可以参考MATLAB官方文档。
