Mojette变换稀疏采样发射层析成像理论研究

发布时间：2021-06-15 11:03

　　为了利用较少投影角度的发射层析技术实现燃烧场的高质量三维成像,文中提出一种基于Mojette变换的稀疏采样层析重建方法,以减少重建迭代次数为原则确定出最优投影矢量,结合代数迭代算法进行层析重建,提高重建算法的抗噪声性能。通过建立两种投影之间的关系模型将Radon变换投影转换为Mojette变换投影,将Mojette变换应用于实际的燃烧场重建。数值模拟和实验结果表明:利用8个特定方向的投影可以实现被测物体的高质量重建,且具有较强的抗噪性能和更高的重建效率。该方法可以为投影角度受限的燃烧场三维成像技术提供理论和实验参考。 

【文章来源】：西安工业大学学报. 2020,40(06)

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

计算层析平行投影模型示意图

将所提出的ART-M算法与具有相同角度和数量投影的CG和ART-R(用于Radon变换的代数迭代算法)进行比较。此外,为了展示Mojette变换重建所需投影的稀疏性,还与密集投影(投影数为30)的ART-R重建结果进行比较。为了评估算法的噪声敏感性,在投影中分别添加了平均强度为0,方差为0.005、0.010和0.020的高斯噪声。重建中的松弛因子为β=0.8,阈值Δc=10-6。模拟仿真重建结果如图2所示。图3比较了不同算法的重建误差。表1中列出了4种算法的迭代次数和计算时间。

3) 在4种算法中,ART-M完成重建所需的迭代次数最少,计算时间最短,说明ART-M算法的重建效率最高。表1 4种算法的计算效率Tab.1 Calculation efficiency of 4 algorithms 重建参数 ART-M CG 8个方向ART-R 30个方向ART-R 迭代次数/次 7 60 23 47 计算时间/s 5.5 121 7.4 72.5

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Mojette频域最小冗余覆盖的有限角度计算机层析成像重建[J]. 蒋敏,曲芝萍,孙怡.  光学学报. 2019(07)

硕士论文
[1]基于压缩感知理论的计算机层析图像重建算法[D]. 李梦婕.大连理工大学 2015



本文编号：3230937