变电压CT迭代重建算法研究

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变电压CT成像系统获取的投影图像序列,易出现欠曝光和过曝光共存的现象,投影信息缺失,重建图像质量差。目前采用的灰度加权重建方法虽然能得到复杂工件的完整结构信息,但是加权融合过程中线性优化易使重建图像的细节信息丢失。对此,本文针对递变电压图像序列局部有效的特点,利用迭代重建算法对递变电压下的有效区域进行递归迭代重建,同时考虑到低电压情况下低剂量噪声的影响,将图像的稀疏性及递变电压图像序列的结构信息作为先验知识应用到变电压CT迭代重建算法中,研究基于先验的变电压CT迭代重建算法,提高变电压CT重建质量。论文基于变电压CT成像原理,提出了基于先验的变电压TV-ART叠加迭代重建算法,在重建过程中,通过递归迭代的方法,将低电压下的处于最佳灰度带的有效投影区域进行TV-ART重建得到的结果作为相邻高电压下的初值,依次类推到最高电压,直至投影序列的信息全部重建完毕,并通过仿真实验验证该方法的可行性;之后,针对变电压TV-ART仿真重建结果的边缘退化现象,提出了基于结构先验的图像恢复,改善了变电压TV-ART重建结果的图像质量;最后,针对变电压CT采集的投影数据噪声较大的问题,论文提出了基于先验的变电压TV-EM叠加迭代重建算法,有效地抑制了重建图像的噪声和伪影,进一步提高了变电压重建图像的质量,并通过仿真和实际实验验证了该方法的有效性。
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