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《浙江大学》 2004年
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新型迭代图像重建算法的理论研究和实现

高欣  
【摘要】: 计算机断层成像(即CT)无论在医学放射诊断方面,还是在工业领域中均有着广泛的应用。医学CT普遍采用变换法成像技术,这主要是因为医用CT可以采集到大量密集的投影数据,利用变换法成像技术可以快速地得到具有一定质量的重建图像。然而在工业应用中,一般得到的是不完全投影数据,其数量和结构往往无法达到解析成像技术要求的条件,因此为得到较清晰的图像,必须采用迭代重建法。对于迭代重建,目前尚无很好地解决该问题的算法,特别是对扇束投影重建问题。如何兼顾图像重建质量和图像重建速度,一直是国际上许多学者追求的目标。 迭代重建法最大的缺点是速度慢,其花费时间同投影数的多少以及重建图像的大小成正比。其中一个制约因素就是投影矩阵的获取。对于扇束投影图像重建情形,一般做法是将扇形投影重排成平行投影模式,为此需开辟大量内存来存放投影矩阵。作者根据扇形扫描几何的对称性和重叠性,提出了一种快速实时获取投影矩阵分量的方法,较好地解决了获取投影矩阵所需速度和存放其所占内存空间的矛盾,提高了迭代重建算法的速度。 在标量优化图像重建法中,作者以最小二乘为目标,利用共轭梯度法中迭代最优步长的区间性,提出了一种基于共轭梯度法的快速迭代算法。此外,为了更准确表达问题,引入投影方程作为标量优化的约束条件进行重建求解,提出了一种约束最小二乘估计的图像重建算法。其特点是迭代表达式简单,速度快,而且能很好地消除重建伪影。 鉴于实际投影中存在不可避免的噪声,单一目标无法准确描述重建特性,为此需兼顾重建图像的其它指标,更好地挖掘不完全投影数据之间的相互信息。于此,作者提出采用向量优化法来表述成像问题。求解过程中,着重考虑了三个问题:(1)保证各目标具有可比性,即保证各目标值具有相同的数量级;(2)各目标对重建图像所作的贡献,即确定目标在整体中的权重;(3)保证迭代的收敛性,所求结果为合理的折衷解。 由于优化图像重建过程中存在着许多不确定的随机模糊信息,因此,作者采 浙江大学博士学位论文 用模糊向t优化法来求解图像重建问题。首次将优化图像!建中普通目标函数以 隶属函数的形式表示,构成新型数学模型来表述问题,进而提出了循环极小极大 求解方法。在大大简化求解过程的同时,有效地保证了自动搜寻出原问题的有效 解。 论文分别采用模拟数据和两套实际数据(工业霉件断层扫描投影数据和医用 SIEMENS 50州以汀OM DR3头部断层扫描数据)对作者提出的一系列算法进行 了计算机断层图像重建。重建结果及数据分析表明了论文所提算法的有效性.
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:R-39

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【引证文献】
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【共引文献】
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7 马俊峰;三维锥束CT图像重建加速技术研究[D];山东大学;2011年
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【同被引文献】
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9 叶侠娟;王一多;薛威;;基于单成分被测物体的射束硬化校正算法[J];北京化工大学学报(自然科学版);2006年05期
10 万红星;陈禾;韩月秋;;并行数据FFT/IFFT处理器的设计[J];北京理工大学学报;2006年04期
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3 张立峰;电学层析成像激励测量模式及图像重建算法研究[D];天津大学;2010年
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7 赵凌云;三维正电子放射断层成像理论及实现[D];浙江大学;2001年
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7 刘靖;电容层析成像技术在冻土物质分布及其动态变化测试中的应用研究[D];中国科学院研究生院(工程热物理研究所);2007年
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9 郑成航;低热值气体多孔介质燃烧机理与工业化[D];浙江大学;2011年
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5 谭振宇;直线轨迹扫描下的断层成像研究[D];中北大学;2011年
6 虞刚;CBCT图像去噪的研究[D];山东大学;2011年
7 秦通;期望最大化算法在医学断层成像技术中的应用研究[D];山东大学;2011年
8 李新彩;基于压缩感知的CT迭代图像重建技术应用研究[D];山东大学;2011年
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10 苏吉;基于Geant4的多相流γ-CT系统仿真及结构优化[D];天津大学;2012年
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9 武娇;基于Bayesian学习和结构先验模型的压缩感知图像重建算法研究[D];西安电子科技大学;2012年
10 高欣;新型迭代图像重建算法的理论研究和实现[D];浙江大学;2004年
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1 何泳成;电学层析成像图像重建算法研究及软件系统设计[D];天津大学;2010年
2 周光磊;电阻抗成像技术图像重建算法研究[D];天津大学;2010年
3 刘传美;电容层析成像图像重建算法研究及敏感场仿真分析[D];北方工业大学;2010年
4 李大成;关于图像重建算法的研究[D];宁波大学;2011年
5 王尚礼;压缩感知图像重建算法研究[D];西安电子科技大学;2012年
6 李莉;日像仪图像重建算法研究[D];西安电子科技大学;2013年
7 张爱民;热中子数字成像的光路耦合模拟与图像重建算法研究[D];重庆大学;2012年
8 刘延东;卡尔曼滤波在电磁层析成像图像重建算法中的应用[D];辽宁大学;2013年
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10 高宝庆;基于迭代法的电容层析成像图像重建算法[D];哈尔滨理工大学;2010年
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