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针对稀疏投影CT图像重建算法中梯度算子在图像稀疏表示方面的局限,本文将Contourlet变换与CT图像重构相结合,利用Contourlet变换包含图像中的方向信息,从而更有效表达图像这一优势,提出一种将Contourlet变换与最小化图像总变差(TV)方法相结合,进而借助分裂Bregman方法进行最优化求解的CT重建算法.实验结果表明,在投影数较少的条件下,本文算法重构结果在RMSE与UQI方面均优于ART与TV方法,重构图像的边缘细节亦保持良好,且抗噪性能较强,说明本文算法更适合稀疏投影情况下的重建.

作者:邓露珍;冯鹏;陈绵毅;何鹏;张伟;王健;李志超;魏彪

来源:CT理论与应用研究 2014 年 23卷 5期

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作者:
邓露珍;冯鹏;陈绵毅;何鹏;张伟;王健;李志超;魏彪
来源:
CT理论与应用研究 2014 年 23卷 5期
标签:
计算机断层成像技术 最小化图像总变差算法 压缩感知 Contourlet变换 分裂Bregman computed tomography (CT) total variation (TV) compressed sensing Contourlet transform split Bregman
针对稀疏投影CT图像重建算法中梯度算子在图像稀疏表示方面的局限,本文将Contourlet变换与CT图像重构相结合,利用Contourlet变换包含图像中的方向信息,从而更有效表达图像这一优势,提出一种将Contourlet变换与最小化图像总变差(TV)方法相结合,进而借助分裂Bregman方法进行最优化求解的CT重建算法.实验结果表明,在投影数较少的条件下,本文算法重构结果在RMSE与UQI方面均优于ART与TV方法,重构图像的边缘细节亦保持良好,且抗噪性能较强,说明本文算法更适合稀疏投影情况下的重建.