【摘 要】
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在CT重建中,基于统计模型的期望最大化(Expectation Maximization)算法能够有效地抑制噪声和伪影.针对其重建图像像素值震荡,收敛速度慢的缺点,本文结合总变差(Total Variati
【机 构】
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中北大学信息探测与处理技术研究所,太原030051中北大学信息探测与处理技术研究所,太原030051;中国科学院自动化研究所,中国科学院分子影像重点实验,北京100190
【出 处】
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第十三届中国体视学与图像分析学术会议
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在CT重建中,基于统计模型的期望最大化(Expectation Maximization)算法能够有效地抑制噪声和伪影.针对其重建图像像素值震荡,收敛速度慢的缺点,本文结合总变差(Total Variation)的L1范数最小化,提出了EM-TV算法.该算法首先对投影数据进行EM算法重建;然后做重建图像的离散差分变换,并软阈值滤波处理,使得在平滑数据的同时没有丢失边缘信息.最后对三维Shepp-Logan模型的仿真结果表明:与EM算法相比,该算法重建图像像素数值更稳定,归一化均方距离减小了55％,同时收敛速度加快了77％.
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