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1.
能谱CT的光子计数探测器可以将较宽的能谱按照选定的能量段进行计数,得到物体在不同能段的成像信息.由于能谱CT需要确定能量通道,且单个窄谱通道探测的光子数为总光子数的一部分,数目减少,导致窄谱投影数据的噪声增大.为降低低能噪声对成像结果的影响,将传统MAP降噪算法,基于各向异性模型的改进MAP算法及SB(Split Bregman)算法引入能谱CT投影域去噪中.首先通过选定一个能量来验证三种算法对能谱CT的适用性.然后分别对三个确定的能量通道添加高斯噪声,使用上述算法分别去噪,并对去噪后投影使用FBP,OS-SART算法重建,结果表明三种算法均可以有效去噪,且改进的MAP算法优于传统MAP算法,SB算法去噪效果最佳.  相似文献   
2.
对于不完全投影角度的重建研究是CT图像重建中一个重要的问题.将压缩感知中字典学习的方法与CT重建算法ART迭代算法相结合.字典学习方法中字典更新采用K-SVD(K-奇异值分解)算法,稀疏编码采用OMP(正交匹配追踪)算法.最后通过对标准Head头部模型进行仿真实验,验证了字典学习方法在CT图像重建中对于提高图像的重建质量和提高信噪比的可行性与有效性.另外还研究了字典学习中图像块大小和滑动距离对重建图像的影响  相似文献   
3.
能谱计算机断层扫描在数据采集过程中可以区分光子能量,并同时得到多个能量通道的投影。由于单个能量通道只包含了总光子数的一小部分,且大多数光子计数探测器只能承受有限的计数率,所以多通道投影通常含有较大的噪声。为了从噪声投影中重建出高质量的能谱图像,利用不同能量通道下重建图像具有结构相似性,提出一种基于结构先验的加权非局部全变分(NLTV)重建算法。设计了简单和复杂两种模型进行仿真,比较了TV算法、NLTV算法、加权NLTV算法,以及基于结构先验的加权NLTV等去噪算法的重建效果,结果表明,本文算法对复杂模型和高噪声模型的重建具有明显优势。  相似文献   
4.
主要对不完全投影图像恢复问题中不完全投影数据进行了研究.对于投影数据不完全时,运用线性插值法和样条插值法在角度缺失的地方进行数据估计.最后通过仿真实验,将得到的估计投影图像与原始投影图像进行比较并分析.实验结果表明:在恢复投影图像的过程当中,采用线性插值误差更小,恢复的投影图像的精度更高,并且恢复速度快.  相似文献   
5.
能谱CT将宽谱划分为窄谱,导致通道内光子数目明显减少,加大了噪声影响,故从噪声投影中重建出高质量图像是能谱CT的一个研究热点.传统全变分(total variational,TV)容易造成重建图像中出现块状伪影等问题,总广义全变分(total generalized variation,TGV)算法可以逼近任意阶函数,再结合非局部均值算法的思想,同时考虑到不同能谱通道下重建图像的相关性,将高质量全能谱重建图像作为先验图像指导能谱CT重建,提出了基于先验图像约束压缩感知(prior image constrained compressed sensing,PICCS)的非局部TGV重建算法.实验结果表明,所提算法在抑制噪声的同时能够有效复原图像细节及边缘信息,且收敛速度快.  相似文献   
6.
基于滤波反投影的Feldkamp-Davis-Kress(FDK)算法,具有数学形式简单、容易实现和计算速度快等优点,在医疗和工业等领域得到了广泛的应用.平行重排(PF DK)算法是FDK算法的一种推广,针对PFDK算法重建出的图像受锥角的影响加大的问题,给出一种三维加权PFDK图像重建算法,并研究了重排过程中径向插值间隔对重建图像质量的影响,分别采用三种不同插值总数(插值间隔分别是1单位,0.5单位,0.25单位)重排数据.实验结果表明给出的三维加权PFDK算法可有效减少锥角的影响,且当采用2倍插值总数时重建结果较好.  相似文献   
7.
能谱CT可以将较宽的能谱数据划分为几个单独的窄谱数据,从而同时获得多个能量通道下的投影.但由于窄谱通道内接收到的光子数较少,投影通常包含较大的噪声.针对这一问题,基于压缩感知理论提出了一种基于字典学习和全变分TV(total-variation)的迭代重建算法用于能谱CT重建,应用交替最小化方法优化相关目标函数,并采用Split-Bregman算法求解.同时,采用有序子集方法加速迭代收敛过程,提高运算速率.为了验证和评估所提出的方法,使用简单模型和实际临床小鼠模型进行了仿真实验,实验结果表明,所提出的算法有较好的去噪及细节保存能力.  相似文献   
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