本文關鍵詞：超分辨率算法在CT圖像重建中的研究與應用

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【摘要】：醫(yī)學成像系統(tǒng)用來掃描病人為疾病診斷和輔助治療獲取有價值的信息。理想的掃描儀具有足夠的靈敏度來發(fā)現(xiàn)任何早期階段的異常組織。但是由于醫(yī)學影像圖像分辨率的限制,常常導致無法對微小病灶進行診斷。在這項研究中,提出了一種超分辨率算法對計算機斷層掃描設備CT(Computed Tomography)圖像進行后處理,提升最終圖像的空間分辨率,從而幫助醫(yī)生對病灶進行更精確地診斷。本文中提出一種新穎的超分辨圖像重建方法,輸入的序列低分辨率圖像先是使用基于傅里葉變換的圖像配準,通過計算功率譜相位差并進行反傅里葉變換算出峰值所在的位置求出運動偏移位置,使得序列圖像相對于參考圖像在空間上對齊。然后對圖像像素矩陣系數(shù)進行頻域變換并使用濾波器去噪使得其保留系數(shù)矩陣的低頻部分而去除高頻部分,因為大部分噪聲會出現(xiàn)在高頻部分。對去噪后的圖像頻域系數(shù)矩陣進行去模糊處理,最后用邊緣檢測方式分別對圖像的不同部分進行插值重建得到一副高分辨率圖像。本文使用該超分辨率算法在計算機斷層掃描設備中對其圖像進行后處理用以提升圖像最終的空間分辨率。實驗采用低劑量掃描模體生成的低分辨率圖像作為輸入圖像,并對其進行超分辨率重建得到的輸出高分辨率圖像與其他的重建方法比較。本文方法的優(yōu)勢在于最終重建出的圖像在空間分辨率方面有顯著提升,并且圖像的背景噪聲也有很大程度地減小。實驗顯示本文方法可以很顯著的提升圖像的分辨率,在信噪比增強度和結(jié)構相似度的圖像質(zhì)量評估中相對于其他算法有更好的表現(xiàn)。本文的“超分辨率算法”可以在計算機斷層掃描設備硬件不升級的情況下以一種經(jīng)濟可行的方式幫助改善圖像質(zhì)量。
【關鍵詞】：超分辨率 圖像 預處理 噪聲
【學位授予單位】：蘇州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R814;TP391.41
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究背景和意義8-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本章小結(jié)12-13
• 第二章 超分辨率重建理論基礎13-25
• 2.1 圖像配準13-15
• 2.1.1 Keren算法13-14
• 2.1.2 Keren迭代算法14-15
• 2.2 圖像壓縮編碼15-19
• 2.2.1 離散余弦變換15-16
• 2.2.2 快速傅里葉變換FFT(Fast Fouier Transform)的原理及公式16-19
• 2.3 圖像去模糊19-21
• 2.3.1 理論基礎19-20
• 2.3.2 頻域迭代濾波圖像恢復20-21
• 2.4 圖像插值21-24
• 2.4.1 最近鄰插值21
• 2.4.2 雙次線性插值21-23
• 2.4.3 三次卷積插值23-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第三章 超分辨率重建算法的觀測模型25-28
• 3.1 超分辨率圖像重建的定義25
• 3.2 超分辨率重建算法的觀測模型25-27
• 3.3 本章小結(jié)27-28
• 第四章 基于離散余弦變換的超分辨率圖像重建28-54
• 4.1 基于快速傅里葉變換的圖像配準方法30-33
• 4.2 基于離散余弦變換的圖像處理33-35
• 4.3 頻域圖像的去噪和去模糊35-40
• 4.3.1 帶通濾波器去噪35-38
• 4.3.2 基于迭代盲反卷積算法的圖像去模糊濾波器38-40
• 4.4 反離散余弦變換圖像恢復40-41
• 4.5 自適應性插值圖像重建41-44
• 4.6 超分辨率圖像重建在CT成像中的研究與應用44-52
• 4.6.1 CT成像中的研究與應用實驗45-51
• 4.6.2 效果評估51-52
• 4.7 結(jié)論52-53
• 4.8 本章小結(jié)53-54
• 第五章 總結(jié)與展望54-55
• 總結(jié)54
• 展望54-55
• 引用55-57
• 致謝57-58

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1 李晶;潘興華;阮興云;徐志榮;朱弋;王斌;;用超分辨率理論對紅細胞膜微小波動的測定[J];醫(yī)療衛(wèi)生裝備;2007年05期

2 彭潔;徐啟飛;呂慶文;王志遠;馮衍秋;陳武凡;;一種快速超分辨率圖像重建算法[J];南方醫(yī)科大學學報;2009年04期

3 肖珊;王婷婷;張煜;;基于運動估計的肺4D-CT圖像冠矢狀面超分辨率重建[J];中國生物醫(yī)學工程學報;2014年02期

4 徐啟飛;張懷國;王厚軍;王建華;;自適應正則化超分辨率MR圖像重建(英文)[J];中國組織工程研究與臨床康復;2010年39期

5 彭潔;徐啟飛;馮衍秋;呂慶文;陳武凡;;自適應正則化超分辨率磁共振圖像重建[J];南方醫(yī)科大學學報;2011年10期

6 ;[J];;年期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 潘明海;劉永坦;趙淑清;徐佳祥;干恒富;;一種多運動目標的超分辨率檢測算法[A];第九屆全國信號處理學術年會（CCSP-99）論文集[C];1999年

2 李兵兵;陸耀;王曉明;李勁嫻;;基于金字塔回歸策略的人臉超分辨率[A];計算機技術與應用進展·2007——全國第18屆計算機技術與應用（CACIS）學術會議論文集[C];2007年

3 戴光智;陳鐵群;薛家祥;;基于微掃描技術焊縫超聲圖像的超分辨率重建[A];第十七屆全國測控計量儀器儀表學術年會（MCMI'2007）論文集（上冊）[C];2007年

4 鄭杰;韓梅;;基于微位移的超分辨率重建技術[A];2008'中國信息技術與應用學術論壇論文集（一）[C];2008年

5 張光昭;胡敬爐;謝澤明;;超分辨率亞毫米波付里葉變換譜[A];第四屆全國波譜學學術會議論文摘要集[C];1986年

6 繆泓;徐海明;;微平移序列圖像的超分辨率重建技術[A];中國力學學會學術大會'2009論文摘要集[C];2009年

7 徐啟飛;顏剛;陳武凡;;關于序列圖像的超分辨率重建算法[A];中國生物醫(yī)學工程進展——2007中國生物醫(yī)學工程聯(lián)合學術年會論文集（上冊）[C];2007年

8 徐忠強;朱秀昌;;基于正則算法的壓縮視頻超分辨率重建[A];第十三屆全國圖象圖形學學術會議論文集[C];2006年

9 池小梅;馬建偉;黃景濤;;基于壓縮傳感的超分辨率紅外成像研究[A];中國自動化學會中南六�。▍^(qū)）2010年第28屆年會·論文集[C];2010年

10 黃華;何惠婷;;一種基于CCA空間超分辨率的人臉識別方法[A];第18屆全國多媒體學術會議（NCMT2009）、第5屆全國人機交互學術會議（CHCI2009）、第5屆全國普適計算學術會議（PCC2009）論文集[C];2009年

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1 傅罡;多源遙感數(shù)據(jù)的道路提取方法研究[D];清華大學;2014年

2 巴拉卡，，雅各布Maiseli（Baraka Jacob Maiseli）;基于正則化的非線性擴散模型的超分辨率方法[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

3 岳煥景;面向云媒體的圖像處理研究[D];天津大學;2015年

4 楊琛;提高集成成像與集成全息系統(tǒng)成像質(zhì)量方法的研究[D];西安電子科技大學;2015年

5 何蕾;基于稀疏表達的連分式插值核的圖像/視頻超分辨率重建方法研究[D];合肥工業(yè)大學;2015年

6 樊程廣;超聲相控陣超分辨率成像方法研究[D];國防科學技術大學;2014年

7 袁建華;超分辨率重建中若干問題的研究[D];中國科學院研究生院（電子學研究所）;2006年

8 范沖;三線陣影像超分辨率重建[D];中南大學;2007年

9 張小紅;視頻去運動模糊及超分辨率研究[D];浙江大學;2012年

10 江濤;同視域多幀視覺影像超分辨率重建技術研究[D];山東科技大學;2005年

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1 李智盛;壓縮傳感在超分辨率中的應用[D];清華大學;2011年

2 劉鵬;壓縮自編碼字典下的多機制鄰域嵌入超分辨率重建算法[D];華南理工大學;2015年

3 蔣曉慧;自適應正則化超分辨率重建方法的研究[D];蘇州大學;2015年

4 楊國珂;基于壓縮傳感的圖像分辨率重構方法和應用[D];江西理工大學;2015年

5 周才發(fā);基于流形對齊的WLAN室內(nèi)定位方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

6 陳果;單一醫(yī)學視頻時空超分辨率算法研究[D];北京理工大學;2015年

7 李靖;基于壓縮感知的超分辨率理論與技術研究[D];電子科技大學;2015年

8 黎媛;基于超分辨率的多視角混合分辨率視頻描述的關鍵技術研究[D];電子科技大學;2015年

9 羅國中;面向低質(zhì)量視頻的目標對象的超分辨率重建技術研究[D];國防科學技術大學;2013年

10 李華陽;手部深度圖像去噪與超分辨率方法研究[D];北京工業(yè)大學;2015年

本文編號：772005