根据你提供的代码，下面是对图像重建过程中的输出图像信息进行修改和扩展的示例。这将包括在重建过程中输出图像的基本信息，并在最后显示最终结果。
我们可以在你的 art_reconstruction 函数末尾添加一个用于输出图像信息的部分。以下是更新后的代码：
function image = art_reconstruction(A, b, img_size, num_iter)% 检查投影数据 b 的有效性if isempty(b) || length(b) < 2error('投影数据 b 必须包含至少两个元素');end% 初始化重建图像为零矩阵image = zeros(img_size);% ART 算法迭代过程for iter = 1:num_iterfor i = 1:length(b)Ai = A(i, :); % 获取第i个投影对应的系统矩阵行if all(Ai == 0)continue; % 如果这一行全为0，则跳过endprojection_error = b(i) - sum(Ai .* image(:)); % 投影误差% 确保 Ai 的长度等于 img_size 元素总数 (n*m)if sum(Ai.^2) ~= 0 && length(Ai) == prod(img_size)% 更新图像: 将 Ai 转换为适合加到 image 上的形状update_value = (projection_error / sum(Ai.^2));image = image + update_value * reshape(Ai, img_size);elsewarning('第%d行 Ai 无法用于更新', i);end% 输出调试信息（可选）disp(['Iteration: ' num2str(iter)]);disp(['Projection index: ' num2str(i)]);disp(['Projection error: ' num2str(projection_error)]);end% 可视化每次迭代后的结果（可选）imshow(image, []);title(['Iteration: ' num2str(iter)]);pause(0.5); % 暂停以查看变化end% 在完成所有迭代后，输出最终重建图像的信息display_image_info(image);end% 图像信息展示函数function display_image_info(img)fprintf('-------- 最终重建图像信息 --------\n');fprintf('尺寸: [%d, %d]\n', size(img, 1), size(img, 2));fprintf('数据类型: %s\n', class(img));fprintf('最小灰度值: %.2f\n', min(img(:)));fprintf('最大灰度值: %.2f\n', max(img(:)));fprintf('均值: %.2f\n', mean(img(:)));fprintf('标准差: %.2f\n', std(double(img(:))));end% 主程序示例使用方式：data = load('Data328.mat');A = data.A; % 系统矩阵，注意其大小应为 m x nm = data.m; % 投影数据，注意其大小应与 A 行数相同img_size = [128, 128]; % 假设目标图像大小为128x128，这应该与你的数据一致。num_iter = 50; % 设置迭代次数% 调用ART重建函数进行图像重建image_reconstructed = art_reconstruction(A, m, img_size, num_iter);% 显示最终重建的图像（如果需要的话）figure;imshow(image_reconstructed, []);title('Reconstructed Image');
更新说明：
- 添加了一个
display_image_info函数，该函数会在所有迭代完成后调用，以打印出关于最终重建图像的信息。 - 在该函数中，我们检查并打印出尺寸、数据类型、最小和最大灰度值、均值及标准差等。
这样，当你运行 art_reconstruction 时，会在控制台看到关于生成图片的一些统计信息，有助于理解模型输出效果。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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