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文檔簡介
1、X射線CT(X-ray Computed Tomography),又稱為X射線計算機斷層成像,其作為一種先進的無損檢測方法,有著廣泛的應(yīng)用。隨著 CT技術(shù)的快速發(fā)展,如何在稀疏投影的情況下獲得高質(zhì)量的 CT重建圖像成為了研究熱點。不改變數(shù)據(jù)獲取方式,濾波反投影(Filter Backprojection,F(xiàn)BP)、代數(shù)重建算法(Algebraic Reconstruction Technique,ART)、同時迭代重建算法(Simult
2、aneous Algebraic Reconstruction Techniques,SART)等傳統(tǒng)CT圖像重建算法難以滿足要求,而壓縮感知理論(Compressed Sensing,CS)的提出,則使得利用稀疏投影重建高質(zhì)量的CT圖像成為了可能?;诖?,本文針對壓縮感知框架下經(jīng)典的最小化圖像全變差(Total Variation,TV)重建算法所存在的不足,從圖像的稀疏表示手段以及優(yōu)化方程的求解方法出發(fā),分別提出了基于對角TV(Di
3、agonal Total Variation,DTV)的CT圖像重建算法和基于抗混疊 Contourlet變換(Non-Aliasing Contourlet Transform,NACT)與分裂Bregman(Split Bregman)的CT圖像重建算法,仿真實驗和實際數(shù)據(jù)重建均表明,本文算法能夠有效實現(xiàn)稀疏投影下的CT圖像重建。
論文主要開展了以下的研究:
①研究了一種基于對角TV的CT圖像重建算法?;赥V的
4、CT圖像重建算法,僅僅使用了水平和垂直兩個方向來對圖像進行稀疏表示,并未充分利用CT圖像中豐富的邊緣和細節(jié)等方向信息。本文在TV圖像重建迭代無明顯變化時引入對角方向(π/4)的梯度變換,力圖借助多方向信息使重建中的 CT圖像獲得更為稀疏的表達。實驗結(jié)果表明,在稀疏投影條件下,該算法能重構(gòu)更高質(zhì)量的 CT圖像,更適合稀疏投影圖像重建。
?、谘芯苛艘环N基于抗混疊Contourlet變換的CT圖像重建算法。為進一步提高對 CT圖像的稀
5、疏化表示,利用抗混疊 Contourlet變換能夠更有效地表示圖像中的高維奇異性這一優(yōu)勢,將抗混疊 Contourlet變換引入稀疏 CT圖像重構(gòu),提出一種將抗混疊Contourlet變換與TV相結(jié)合,進而借助分裂Bregman方法進行最優(yōu)化求解的 CT重建算法。實驗結(jié)果表明,在投影個數(shù)較少,迭代次數(shù)較小的條件下,該方法的重構(gòu)結(jié)果在均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)與UQI(Universal Qual
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