本文關(guān)鍵詞：基于先驗(yàn)圖像約束和壓縮感知的能譜X-CT圖像重建（英文）

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【摘要】：為了提高能譜X-CT重建圖像的質(zhì)量,提出了利用能量加權(quán)重建圖像x_(bins)~W及可分離拋物面替代法進(jìn)行基于先驗(yàn)圖像和約束壓縮感知的能譜X-CT圖像重建.利用壓縮感知理論、先驗(yàn)圖像和優(yōu)化算法來(lái)提高CT重建圖像的質(zhì)量.為了評(píng)價(jià)所提方法的性能,從重建的各能量段圖像精度和噪聲特性2個(gè)方面比較了3種優(yōu)化算法及3種先驗(yàn)圖像.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,對(duì)于不同的優(yōu)化算法,能量加權(quán)重建圖像xW bins作為先驗(yàn)圖像總體性能最佳;對(duì)于不同的先驗(yàn)圖像,可分離拋物面替代法算法性能最佳.與濾波反投影算法相比,在基于先驗(yàn)圖像約束和壓縮感知的能譜X-CT圖像重建算法中,采用SPS算法進(jìn)行優(yōu)化,采用能量加權(quán)重建圖像作為先驗(yàn)圖像,重建得到的各能量段的圖像噪聲分別降低了80.46%,82.51%,88.08%,每個(gè)能量段圖像的均方根誤差分別下降了15.02%,18.15%和34.11%,相關(guān)系數(shù)分別提高了9.98%,11.38%和15.94%.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)核科學(xué)與工程系;
【關(guān)鍵詞】： 能譜X-CT 先驗(yàn)圖像 壓縮傳感 優(yōu)化算法 圖像重建
【基金】：The National Natural Science Foundation of China(No.51575256) the Fundamental Research Funds for the Central Universities(No.NP2015101,XZA16003) the Priority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education Institutions(PAPD)
【分類(lèi)號(hào)】：R814;TP391.41
【正文快照】： ironebcgjWee ncdttelstyit,et.r cha tlw So t hrhpXi eecpcrhtrdar oyeavh vli aCedslXToesprbh aemaeycsen o neCbtmr eTgeoc y f oearqmde ueesirt opeealspcvneet eaoderdr cm whti eien rtcffghohoi rnncpmoguhl saoott teigoiocynn hn,n c roasoelbpcuooeengcuntytt--

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本文編號(hào)：999519