不完全角度CT图像重建的模型与算法-中国学术期刊网络出版总库

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不完全角度CT图像重建的模型与算法

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【英文篇名】	CT image reconstruction model and algorithm from few views
【下载频次】	★★★★★
【作者】	蔺鲁萍; 王永革;
【英文作者】	LIN Luping; WANG Yongge; School of Mathematics and Systems Science; Beijing University of Aeronautics and Astronautics;
【作者单位】	北京航空航天大学数学与系统科学学院;
【文献出处】	北京航空航天大学学报 , Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 编辑部邮箱 2017年 04期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	计算机断层成像(CT); 图像重建; 压缩感知; 全变差正则化; 增广Lagrangian方法;
【英文关键词】	computed tomography(CT); image reconstruction; compressed sensing; total variation regularization; augmented Lagrangian method;
【摘要】	为了提升不完全角度计算机断层成像(CT)图像的重建精度和重建效率,研究了有限角度和稀疏角度下的CT图像重建问题,提出新的全变差最小化目标函数,通过将上一步迭代重建的图像作为反馈加入到新的迭代之中,不断更新目标函数的已知项。在算法求解时,采用增广Lagrangian罚函数方法,将约束问题非约束化,并将之转化为等价的3个子问题,通过在交替方向上求解子问题来获得优化问题的最优解。实验结果表明,该算法重建出的图像信息完整,细节清晰,重建精度高,与Split Bregman算法相比,本文算法结果的相对均方误差可下降42.1%~98.5%,条纹指标可下降42.8%~98.5%。
【英文摘要】	To improve the accuracy and efficiency of few-view computed tomography( CT) image reconstruction,CT image reconstruction is studied from limited view and sparse view,and a novel objective function of total variation norm is proposed. According to the newly-developed objective function,the next iteration is based on the information acquired in the previous one,through which the updated sparse representation model is achieved at each iteration. Additionally,the constrained optimization problem is converted to...
【基金】	国家自然科学基金(91538112)~~
【更新日期】	2017-05-16
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	网络出版地址:www.cnki.net/kcms/detail/11.2625.V.20161028.1515.001.html引用格式:蔺鲁萍,王永革.不完全角度CT图像重建的模型与算法[J].北京航空航天大学学报,2017,43(4):823-830.LIN L P,WANG Y G.CT image reconstruction model and algorithm from few views[J].Journal

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