【摘 要】
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通常认为,CT中的投影数据带有泊松噪音。然而目前尚未有定论,从投影数据重建得到的CT图像带有何种类型的噪音。由于CT图像的灰度值呈现一定泊松分布的性质,因此我们可以假定CT图像被"类泊松"噪音所污染。本文中,我们提出一种去除"类泊松"噪音的模型,基于仿真数据和真实CT数据的数值实验结果证明了该模型的有效性。此外,该模型可以被扩展到混合噪音模型甚至未知类型的噪音上。我们还提出了一种基于对偶和松弛迭代
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通常认为,CT中的投影数据带有泊松噪音。然而目前尚未有定论,从投影数据重建得到的CT图像带有何种类型的噪音。由于CT图像的灰度值呈现一定泊松分布的性质,因此我们可以假定CT图像被"类泊松"噪音所污染。本文中,我们提出一种去除"类泊松"噪音的模型,基于仿真数据和真实CT数据的数值实验结果证明了该模型的有效性。此外,该模型可以被扩展到混合噪音模型甚至未知类型的噪音上。我们还提出了一种基于对偶和松弛迭代技术的快速数值算法。
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