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目的低剂量投影条件下的CT图像重建。方法采用双层K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典训练的学习方法进行图像的超分辨率重建。字典学习方法中采用KSVD算法,稀疏编码采用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法。该算法首先利用训练库进行第一层字典训练,然后利用第一层训练的字典对低分辨率图像进行重建。进而将重建图像作为第二层待重建图像的输入,这样使得第二层输入图像含有较多的高频细节信息,因此能在重构的过程中