基于微分反投影的感兴趣区域图像重建迭代算法研究

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摘要:由于物理等因素的限制,感兴趣区域重建算法一直是人们研究图像重建的重点,本文研究的对象主要为单光子CT感兴趣区域的重建算法。相对应于一般CT的Radon变换,单光子CT问题中由于衰减系数的存在,Radon变换演变为更广义的指数Radon变换。受最新的X-CT领域研究成果的启发,本文在感兴趣区域先验知识的基础上,提出了单光子CT问题的微分反投影-Landweber迭代重建算法。首先,在研究Hilbert变换和微分反投影关系的基础上,探讨了感兴趣区域重建的完全性条件,给出了离散化Hilbert变换在P范数收敛到连续情形的证明,然后根据Hilbert变换图像和微分反投影图像之间的数量关系,提出了感兴趣区域重建的迭代算法,并通过数值试验验证了迭代算法的有效性。
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