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加权迭代支持检测文献资料
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低剂量CT的加权总变差重建算法
针对稀疏投影角度的CT图像重建问题,结合压缩感知理论,提出基于加权迭代支持检测的分块代数重建算法,以较少的投影角度重建出理想的CT图像.首先,针对传统的代数重建技术计算量大、收敛速度慢的问题,提出分块代数重建算法;其次,传统的小总变差模型会引起图像过度平滑及纹理细节模糊等问题,对此提出一种小加权总变差算法,即加权迭代支持检测算法,并建立加权迭代支持检测模型;后,分块代数重建技术与加权迭代支持检测模型交替迭代,使重建结果趋于收敛.本文采用经典的Shepp-Logan体模及实际的脑部CT切片进行重建,以均方根误差作为重建图像的质量评判标准,并与其他重建算法的重建结果进行对比.在经过一定次数的迭代后,基于本文算法的重建图像更贴近原始图像,而且比其他算法更早收敛.实验结果表明,本文算法在重建质量及收敛速度上都优于其他对比算法.
