基于自适应核回归和代数重建法的低剂量CT图像重建

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针对稀疏角度投影数据Cr图像重建问题,TV-ART算法将图像的梯度稀疏先验知识引入代数重建法(ART)中,对分段平滑的图像具有较好的重建效果。但是,该算法在边界重建时会产生阶梯效应,影响重建质量。因此,本文提出自适应核回归函数结合代数重建法的重建算法(LAKR-ART),不仅在边界重建时不会产生阶梯效应,而且对细节纹理重建具有更好的重建效果。最后对shepp—logan标准cT图像和实际cT头颅图像进行仿真实验,并与ART、TV-ART算法进行比较,实验结果表明本文算法有效。
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