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) < 2 error('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

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) < 2
        error('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_iter
        for 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
            end
            
            projection_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);
            else 
                warning('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 n
m = 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');