【摘 要】
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对于不完全的扫描数据,传统算法无法保证医学电子计算机断层扫描(CT)重建图像满足诊断要求。根据压缩感知理论,可以从不完全的扫描数据中重建出具有稀疏表示的医学CT图像,这可为诊断提供可靠的信息。从重建的角度出发,提出了一种基于全变分和梯度域卷积稀疏编码的图像重建算法。梯度域卷积稀疏编码是对特征图施加梯度约束,采用梯度正则化约束来抑制离群点,从而解决了因滤波器不准确而造成的结构丢失或新伪影的问题。所提
【机 构】
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中北大学理学院,山西太原030051;中北大学信息探测与处理山西省重点实验室,山西太原030051;中北大学理学院,山西太原030051
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对于不完全的扫描数据,传统算法无法保证医学电子计算机断层扫描(CT)重建图像满足诊断要求。根据压缩感知理论,可以从不完全的扫描数据中重建出具有稀疏表示的医学CT图像,这可为诊断提供可靠的信息。从重建的角度出发,提出了一种基于全变分和梯度域卷积稀疏编码的图像重建算法。梯度域卷积稀疏编码是对特征图施加梯度约束,采用梯度正则化约束来抑制离群点,从而解决了因滤波器不准确而造成的结构丢失或新伪影的问题。所提算法直接对整个图像进行操作,以获取局部邻域之间的相关性,并利用梯度图像的全局相关性来产生更好的边缘和清晰
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