联合代数重建算法（Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique, SART）是一种在图像重建领域中广泛应用的迭代算法，尤其在计算机断层扫描（CT）图像重建中具有重要地位。该算法由A.H.An dersen和A.C.Kak于1984年提出，作为传统代数重建法（ART）的改进版本。SART算法通过结合ART和SIRT（Simultaneous Iterative Reconstruction Technique）的优点，提高了重建精度和收敛速度。
SART算法的基本原理与特点
SART算法的核心思想是通过在每次迭代中利用同一投影角度下通过像素的所有射线的误差来校正该像素，从而减少噪声影响，提高重建质量。与传统的ART算法相比，SART在每次迭代中使用某一投影角度下通过某一像素的所有射线，而SIRT则使用所有射线，导致SIRT收敛速度慢。SART结合了ART和SIRT的优点，克服了它们的缺点。
SART算法属于联合迭代算法，其迭代过程中通过逐步修正投影数据与计算值的差异，实现断层图像的重建。该算法在医学影像重建中应用广泛，但存在效率和噪声问题。
SART算法的改进与应用
SART算法在实际应用中不断被改进和优化。例如，改进的联合代数重建算法（MSART）由李春芳团队提出，通过均衡边缘与中心区域修正量，解决投影角度不足导致的边缘失真问题。此外，自适应联合代数重建算法通过模糊熵方法优化迭代步长，提高重建图像质量。
SART算法在多种领域中得到应用，包括医学影像重建、流场重建、图像超分辨率重建等。例如，在CT图像重建中，SART算法被用于减少截断投影伪影（TPA），提高图像清晰度和边缘细节的保留。
SART算法的局限性与挑战
尽管SART算法在图像重建中表现出色，但其计算速度较慢、收敛速度慢、边缘模糊等问题仍然存在。此外，SART算法在处理复杂图像时可能面临噪声干扰和边缘效应问题。因此，研究人员不断探索新的改进方法，如结合压缩感知（Compressed Sensing）技术，以提高重建效率和质量。
总结
联合代数重建算法（SART）是一种高效的图像重建算法，广泛应用于医学影像、流场重建等领域。其通过结合ART和SIRT的优点，提高了重建精度和收敛速度。尽管存在一些局限性，但通过不断改进和优化，SART算法在图像重建领域中仍具有重要的研究价值和应用前景。