本文選題：計算機斷層成像(CT) + 圖像重建��； 參考：《北京航空航天大學學報》2017年04期

【摘要】：為了提升不完全角度計算機斷層成像(CT)圖像的重建精度和重建效率,研究了有限角度和稀疏角度下的CT圖像重建問題,提出新的全變差最小化目標函數(shù),通過將上一步迭代重建的圖像作為反饋加入到新的迭代之中,不斷更新目標函數(shù)的已知項。在算法求解時,采用增廣Lagrangian罰函數(shù)方法,將約束問題非約束化,并將之轉(zhuǎn)化為等價的3個子問題,通過在交替方向上求解子問題來獲得優(yōu)化問題的最優(yōu)解。實驗結(jié)果表明,該算法重建出的圖像信息完整,細節(jié)清晰,重建精度高,與Split Bregman算法相比,本文算法結(jié)果的相對均方誤差可下降42.1%~98.5%,條紋指標可下降42.8%~98.5%。
[Abstract]:In order to improve the reconstruction accuracy and reconstruction efficiency of incomplete angle computed tomography (CT) images, the problem of CT image reconstruction at finite angle and sparse angle is studied, and a new objective function of minimizing total variation is proposed. By adding the reconstructed image from the previous iteration to the new iteration as feedback, the known terms of the objective function are updated continuously. In the algorithm, the augmented Lagrangian penalty function method is used to unconstrain the constrained problem, which is transformed into three equivalent subproblems. The optimal solution of the optimization problem is obtained by solving the subproblem in alternating direction. The experimental results show that the reconstructed image is complete, the details are clear and the reconstruction accuracy is high. Compared with split Bregman algorithm, the relative mean square error of the proposed algorithm can be reduced by 42.1 and 98.5, and the fringe index can be reduced by 42.8 and 98.5.
【作者單位】： 北京航空航天大學數(shù)學與系統(tǒng)科學學院;
【基金】：國家自然科學基金(91538112)~~
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2041149