基于ROF模型的稀疏角度CT图像重建算法

发布时间：2020-09-23 10:43

　　 计算机断层成像技术(CT)具有断层成像、密度分辨率高、无损检测等优点,普遍应用于医学诊断、工业无损检测和安全检查等领域。但在实际应用中,由于受到放射剂量、成像硬件设备等条件限制,一般不能得到完备投影数据。在医学成像中,经常采用稀疏角度(欠采样)投影方式获取不完备投影数据,对于此种方式获取的投影数据,采用以滤波反投影(FBP)为代表的解析法很难精确重建CT图像,因此稀疏角度下不完备投影数据的研究,对CT图像重建的发展具有重要意义。本文首先阐述了CT图像重建理论基础,介绍了CT重建原理和数学基础。其次介绍了CT图像重建常用的两种方法:解析法和迭代法,通过在完备投影数据下的CT图像重建、稀疏角度CT图像重建和带有噪声的稀疏角度CT图像重建三组实验,分析了FBP、ART、SIRT和SART几种算法重建的特点,得到采用SART算法进行稀疏角度CT图像重建,特别是对带有噪声的CT图像重建效果较好。再次,由于SART算法在CT图像重建过程中抑制噪声能力有限,因此本文提出了一种基于ROF和拉普拉斯模型(简称ROF-LP模型)的图像去噪算法,并通过实验验证该算法不仅能够有效的去除噪声,而且能较好的保持图像边缘特征。最后,针对先重建再去噪过程耗费时间较长,图像容易产生“阶梯效应”的问题,本文引入小波变换,并采用重建与去噪过程交替的方式进行处理。对小波变换高频部分进行阈值去噪和ROF-LP模型去噪,低频部分进行系数增强。通过实验表明此算法能加快图像重建速度,并在去噪的同时抑制阶梯效应的产生,进一步提高重建图像的质量。
【学位单位】：天津职业技术师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2015
【中图分类】：TP391.41

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本文编号：2825229