从 2D 图像算法重建 3D 图像

Reconstructing 3D image from 2D image algorithm

我有一些岩石的 CT 图像，我想根据这些图像构建 3D 图像。这是我第一次从事图像处理工作，从 CT 2D 图像构建 3D 图像对我来说听起来很复杂。我搜索了很多，搜索后我得出了这些想法，

要从 2D 图像构建 3D 图像，您需要找到深度图，它指示物体与相机的距离。然后这张地图将有助于构建 3D 图像（我不知道如何，而且我没有找到相关的明确资源）。
这种重建存在多种算法，如分析、迭代和统计。经过搜索，在我看来，后两种类型比第一种类型更好。

我阅读了太多研究论文和调查论文等资源，但它们技术性很强，我无法将其中提到的信息联系起来。

以下是我搜索过程中的一些结果，

Getting 3D image from 2D image

None 以上资源以简单的方式解释了该过程。

我知道有一些软件可以完成这项工作，但在使用任何软件之前，我想从数学上理解算法本身。

任何人都可以详细解释从 2D CT 图像重建 3D 图像的算法是如何工作的，特别是迭代和统计方法？

根据您的描述，我推断您已经将数据处理为 2D 图像（3D 对象的切片）。 CT 图像的重建由 CT 设备制造商的软件执行，这是一个使用反投影等算法将探测器收集的原始数据转换为 3D 体素矩阵的过程。

您拥有的图像是该 3D 体素矩阵的 2D 切片。要从 2D 数据再现 3D 图像，您只需要切片之间的距离（切片厚度）和 2D 图像像素的大小。如果您有 DICOM 图像，则有一个标签：切片厚度，表示以毫米为单位的切片厚度。

如果你想了解重建过程，我建议从迭代重建方法开始。主题过于广泛，无法在单个 post 中详细阐述，因此我提供了一些您可以开始的链接：