基于小波的图像重建扇束卷积反投影算法

基于小波的图像重建扇束卷积反投影算法

论文摘要

Radon变换是CT技术的数学基础,图像重建就是由图像函数的Radon变换(也称投影数据)重建(或反演)图像函数。在CT图像重建中,卷积反投影算法因为其简单易行,重建速度快,精度高,得到广泛应用。当前小波变换也作为一个有用的工具已广泛应用于图像重建中。本文用Radon变换的小波反演公式,导出了基于小波的扇束投影重建的卷积反投影算法。该算法同经典的卷积反投影方法一样简单,易于实现,既可以用于全局图像重建,也可以用于局部图像重建,而且只用到非常少的额外数据。本文还使用基于Lemarie-Meyer小波选取的窗来改善局部重建的效果,通过研究参数的选取对重建结果的影响,我们可以合理优化本文使用的窗函数,从而用更少的局部区域的额外投影数据,来达到最佳的局部重建效果。我们也对局部重建过程中所产生的误差作了比较细致的研究,给出了相应的误差分析式,并且和当前的一些比较新的算法做出了对比实验。

论文目录

  • 致谢
  • 中文摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 引言
  • 第二章 CT图像重建的原理及其相关数学理论基础
  • 2.1 CT投影数据的采集和图像重建理论
  • 2.2 CT图像重建的理论基础
  • 2.3 图像质量评价
  • 第三章 基于小波变换的图像重建的卷积反投影方法
  • 3.1 基于小波的图像重建理论
  • 3.2 基于小波的图像重建理论
  • 第四章 局部重建和误差分析
  • 4.1 局部重建的理论概述
  • 4.2 窗函数的选取和优化
  • 4.3 局部重建和误差分析
  • 4.3.1 平行束投影的误差分析
  • 4.3.2 扇束投影的误差分析
  • 4.4 数值实验和结果
  • 第五章 结论
  • 参考文献
  • 相关论文文献

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