本文關(guān)鍵詞：基于非局部濾波導(dǎo)出先驗(yàn)的PET圖像重建，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《吉林大學(xué)》 2016年

基于非局部低秩正則化的CT圖像重建

于琳琳  

【摘要】：近年來(lái),由于壓縮感知概念的提出,使得醫(yī)學(xué)圖像重建問(wèn)題得到了學(xué)者們強(qiáng)烈的關(guān)注.在信號(hào)處理領(lǐng)域中,當(dāng)想從較少的隨機(jī)測(cè)量中精確的恢復(fù)信號(hào)的時(shí)候,稀疏性是一個(gè)廣泛應(yīng)用的概念.最近在很多壓縮感知的研究中,結(jié)構(gòu)化稀疏在信號(hào)重建方面表現(xiàn)出了很強(qiáng)的優(yōu)勢(shì).它利用了自然圖像以及醫(yī)學(xué)圖像本身具有的自相似性,來(lái)構(gòu)建圖像塊的相似集合,利用這些相似塊組成的矩陣具有稀疏性以及壓縮感知的理論對(duì)圖像進(jìn)行重建.在現(xiàn)有的一些研究結(jié)果中,有學(xué)者提了結(jié)構(gòu)化稀疏的非局部低秩正則化(NLR)方法,并利用它來(lái)解決壓縮感知問(wèn)題,并且將其應(yīng)用在MRI圖像重建領(lǐng)域.一些研究中還利用了非凸的函數(shù)logdet(X)來(lái)作為矩陣的秩的光滑替代,而在之前人們通常使用凸的核函數(shù)來(lái)代替矩陣的秩,并且用實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了它的有效性.由于CT圖像也存在著結(jié)構(gòu)化稀疏的特點(diǎn),因此,在本篇文章中,將非局部低秩正則化的方法應(yīng)用于CT圖像重建.并且在最后的數(shù)值實(shí)驗(yàn)中證明,這一想法得到了很好的結(jié)果.

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

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