【摘 要】
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通过钢管截面CT图像,可以获取其大部分的参数指标,全面检测钢管质量。但是CT图像重建往往需要大量投影数据,这些数据的采集和计算非常耗时。为了加快钢管检测的速度,本文研究
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通过钢管截面CT图像,可以获取其大部分的参数指标,全面检测钢管质量。但是CT图像重建往往需要大量投影数据,这些数据的采集和计算非常耗时。为了加快钢管检测的速度,本文研究了少投影条件下钢管截面的图像重建算法并通过模拟数据验证了其重建的效果。我们分别用ART、MAP和OSEM这三种迭代重建算法对仿真模型进行了重建试验,并根据钢管本身的先验知识分布对算法做了改进,使重建图像质量有了明显的改善。模拟试验的结果表明,ART、MAP和OSEM算法可以实现少于20组投影数据下钢管截面较为精确的重建,并且可以做到10组投
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