本文關(guān)鍵詞：基于非線性擴散的CT圖像重建算法研究

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【摘要】：圖像重建,廣泛的應(yīng)用于物體內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖像的檢測和觀察中,它不會對物體造成任何物理上的損傷同時能夠獲取被檢測物體內(nèi)部結(jié)構(gòu)的圖像,而CT技術(shù)是較為典型的應(yīng)用。CT圖像重建作為CT技術(shù)的核心,其算法的優(yōu)劣對檢測結(jié)果精確性的判斷有直接影響。在實際應(yīng)用中,由于投影數(shù)據(jù)中存在噪聲,所以在圖像重建過程中會受到噪聲的干擾,繼而影響圖像的質(zhì)量,給特征提取、邊緣檢測、圖像分割等這些后繼分析帶來困難。為提高圖像重建的質(zhì)量,須對圖像進行去噪處理。本文首先闡述了CT成像系統(tǒng)、解析法和迭代法兩種圖像重建算法以及圖像質(zhì)量的評估標準,并通過仿真實驗實現(xiàn)了幾種經(jīng)典重建算法的圖像重建,同時對不同的重建算法進行比較、分析,從主觀、客觀方面評價了重建質(zhì)量的好壞。其次,本文闡述了非線性擴散的一些基本理論,系統(tǒng)地描述了非線性擴散在圖像去噪方面的應(yīng)用及幾種典型的去噪模型,重點對單純的去噪算法進行改進,并通過仿真來驗證該算法的有效性。最后,針對PM模型,通過對其優(yōu)缺點的分析構(gòu)造新的擴散系數(shù)、改進擴散模型,并與本文已提出的去噪算法相結(jié)合,然后將SART重建算法與新的去噪算法循環(huán)交替進行,給出了改進的SART圖像重建算法。仿真結(jié)果表明,該算法能夠有效的減小噪聲對圖像質(zhì)量的影響,提升圖像的信噪比和峰值信噪比,使圖像重建的效果有顯著地提高。
【關(guān)鍵詞】：圖像重建 圖像去噪 非線性擴散 PM模型 擴散系數(shù)
【學位授予單位】：天津職業(yè)技術(shù)師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-12
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 CT圖像重建算法研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 非線性擴散在圖像去噪方面的現(xiàn)狀10
• 1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排10-12
• 第2章 CT成像系統(tǒng)與圖像重建算法12-29
• 2.1 CT成像掃描系統(tǒng)12-13
• 2.1.1 CT技術(shù)的發(fā)展及現(xiàn)狀12
• 2.1.2 CT成像系統(tǒng)組成12-13
• 2.2 CT重建的基本原理13-17
• 2.2.1 CT重建的物理原理13-15
• 2.2.2 CT重建的數(shù)學基礎(chǔ)15-17
• 2.3 圖像重建算法17-22
• 2.3.1 解析重建算法17-18
• 2.3.2 代數(shù)迭代重建算法18-20
• 2.3.3 基于TV正則化的代數(shù)重建算法20-22
• 2.4 圖像質(zhì)量的評估標準22
• 2.5 實驗結(jié)果與分析22-28
• 2.6 本章小結(jié)28-29
• 第3章 基于非線性擴散的圖像去噪研究29-41
• 3.1 非線性擴散原理29
• 3.2 非線性擴散在圖像去噪領(lǐng)域中的分類29-31
• 3.2.1 各向同性非線性擴散30
• 3.2.2 各向異性非線性擴散30-31
• 3.3 各向異性非線性擴散的去噪模型31-37
• 3.3.1 PM模型31-33
• 3.3.2 PM模型的推廣33-36
• 3.3.3 方向擴散36-37
• 3.4 D-PM去噪算法37
• 3.4.1 權(quán)重函數(shù)37
• 3.4.2 D-PM去噪算法37
• 3.5 實驗結(jié)果與分析37-40
• 3.6 本章小結(jié)40-41
• 第4章 基于PM模型的改進CT圖像重建算法41-52
• 4.1 PM模型優(yōu)缺點分析41
• 4.2 改進的擴散模型41-45
• 4.2.1 擴散系數(shù)的改進41-43
• 4.2.2 PM模型的改進43-45
• 4.3 D-PM-SART圖像重建算法45-46
• 4.4 實驗結(jié)果與分析46-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 第5章 總結(jié)與結(jié)論52-53
• 參考文獻53-56
• 致謝56-57
• 碩士期間的研究成果和發(fā)表的論文57

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本文編號：906573