【摘 要】
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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达方面的不足,本文将Contourlet变换引入稀疏CT图像重构,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,迭代次数较小的条件下,本文算法重构结果在RMS
【机 构】
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重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室,重庆,400044
【出 处】
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全国射线数字成像与CT新技术研讨会
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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达方面的不足,本文将Contourlet变换引入稀疏CT图像重构,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,迭代次数较小的条件下,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。
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