基于非线性扩散的CT图像重建算法研究

发布时间：2017-09-23 17:25

  本文关键词：基于非线性扩散的CT图像重建算法研究

  更多相关文章： 图像重建 图像去噪 非线性扩散 PM模型 扩散系数

【摘要】：图像重建,广泛的应用于物体内部结构图像的检测和观察中,它不会对物体造成任何物理上的损伤同时能够获取被检测物体内部结构的图像,而CT技术是较为典型的应用。CT图像重建作为CT技术的核心,其算法的优劣对检测结果精确性的判断有直接影响。在实际应用中,由于投影数据中存在噪声,所以在图像重建过程中会受到噪声的干扰,继而影响图像的质量,给特征提取、边缘检测、图像分割等这些后继分析带来困难。为提高图像重建的质量,须对图像进行去噪处理。本文首先阐述了CT成像系统、解析法和迭代法两种图像重建算法以及图像质量的评估标准,并通过仿真实验实现了几种经典重建算法的图像重建,同时对不同的重建算法进行比较、分析,从主观、客观方面评价了重建质量的好坏。其次,本文阐述了非线性扩散的一些基本理论,系统地描述了非线性扩散在图像去噪方面的应用及几种典型的去噪模型,重点对单纯的去噪算法进行改进,并通过仿真来验证该算法的有效性。最后,针对PM模型,通过对其优缺点的分析构造新的扩散系数、改进扩散模型,并与本文已提出的去噪算法相结合,然后将SART重建算法与新的去噪算法循环交替进行,给出了改进的SART图像重建算法。仿真结果表明,该算法能够有效的减小噪声对图像质量的影响,提升图像的信噪比和峰值信噪比,使图像重建的效果有显著地提高。
【关键词】：图像重建 图像去噪 非线性扩散 PM模型 扩散系数
【学位授予单位】：天津职业技术师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-12
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 CT图像重建算法研究现状9-10
• 1.3 非线性扩散在图像去噪方面的现状10
• 1.4 论文的结构安排10-12
• 第2章 CT成像系统与图像重建算法12-29
• 2.1 CT成像扫描系统12-13
• 2.1.1 CT技术的发展及现状12
• 2.1.2 CT成像系统组成12-13
• 2.2 CT重建的基本原理13-17
• 2.2.1 CT重建的物理原理13-15
• 2.2.2 CT重建的数学基础15-17
• 2.3 图像重建算法17-22
• 2.3.1 解析重建算法17-18
• 2.3.2 代数迭代重建算法18-20
• 2.3.3 基于TV正则化的代数重建算法20-22
• 2.4 图像质量的评估标准22
• 2.5 实验结果与分析22-28
• 2.6 本章小结28-29
• 第3章 基于非线性扩散的图像去噪研究29-41
• 3.1 非线性扩散原理29
• 3.2 非线性扩散在图像去噪领域中的分类29-31
• 3.2.1 各向同性非线性扩散30
• 3.2.2 各向异性非线性扩散30-31
• 3.3 各向异性非线性扩散的去噪模型31-37
• 3.3.1 PM模型31-33
• 3.3.2 PM模型的推广33-36
• 3.3.3 方向扩散36-37
• 3.4 D-PM去噪算法37
• 3.4.1 权重函数37
• 3.4.2 D-PM去噪算法37
• 3.5 实验结果与分析37-40
• 3.6 本章小结40-41
• 第4章 基于PM模型的改进CT图像重建算法41-52
• 4.1 PM模型优缺点分析41
• 4.2 改进的扩散模型41-45
• 4.2.1 扩散系数的改进41-43
• 4.2.2 PM模型的改进43-45
• 4.3 D-PM-SART图像重建算法45-46
• 4.4 实验结果与分析46-51
• 4.5 本章小结51-52
• 第5章 总结与结论52-53
• 参考文献53-56
• 致谢56-57
• 硕士期间的研究成果和发表的论文57

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