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三维结构特征CT重建算法研究

赵英亮  
【摘要】: 论文根据三维CT技术的发展现状和国内外对三维CT技术提出的需求,依赖被检测对象内部结构特征的先验知识和模型,在对射线图像增强及散射恢复等预处理技术研究的基础上,结合FDK重建算法,研究直接重建特征的三维高分辨率CT重建技术。 特征CT重建的质量取决于投影图像特征的提取,然而从锥束CT系统的成像原理可知,许多因素会影响CT投影图像的性能。在对锥束数据获取和扫描方式研究的基础上,提出了一种基于区域连通修正H参数的分形图像增强算法。该算法首先建立投影信号的分形模型,计算H参数及分形维;之后,针对分形算法对噪声敏感性问题,利用滑动窗口内各点与中心点连通关系,对其H参数进行修正,对图像进行特征增强。实验结果表明,本方法既有效地抵抗了噪声的影响,同时又凸显了射线图像中灰度差别较小的目标边缘。 利用偏振分析,研究了射线散射的影响,提出一种基于ICA的盲估计分离散射算法。该方法通过建立散射的ICA模型,对小波分解后高频域的子带图像,利用最小互信息熵做为盲估计的准则,推导出其优化的估计量。实验结果表明,该算法对投影图像因散射引起的模糊具有较好的恢复效果。 在分析研究传统三维CT重建算法的基础上,以圆轨迹扫描方式为背景,结合FDK算法,提出一种三维特征重建算法,并从理论的角度进行了推导。基于特征重建的CT算法基本理论,结合小波变换在RADON变换前后的特性,对小波应用于三维CT重建算法进行了理论与实现的研究工作,利用二维小波的边缘检测方法实现结构特征提取,并将其所提取的特征应用于三维重建中,得到所感兴趣的重建结果。从通用性角度与多特征重建出发,将EMD引入三维特征CT重建算法并进行了理论推导,提出了基于信息熵结合PSNR的EMD最优分解控制方法,进一步通过实验验证了方法的有效性。实验结果分析表明,基于EMD的CT重建方法能够有效的重建出原始图像的多种特征信息。最后将三维特征CT算法与相关算法进行参数的比较,证明其具有高频保留好,抗噪能力强,滤波器易实现及运行速度快的优点。


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