基于CT投影数据不完全的代数重建算法的研究与实现

目前,CT图像重建算法主要包括解析法和迭代法。解析法以卷积反投影算法最为常用,该算法的重建速度快,成像质量较好,但它要求完全的、等间距的投影数据,积分路径（射线）要为直线,而且重建图像有伪影。代数重建算法是迭代法的典型形式。它适用于不同方式的采样数据,对不完全数据也可重建图像,但计算量大、重建速度慢,影响了算法的应用范围。     

有限视角投影数据的计算机断层成像

分析了有限视角投影数据的特点以及对图像重建所带来的影响。以滤波－反投影方法为基础，进行频域插值和迭代重建以改善不完全投影数据的图像重建结果；并用代数重建法（ＡＲＴ）进行图像建。结果表明，对于有限视角投影数据，迭代法比直接变换法有更好的效果。     

基于投影的CT图像金属伪影非线性权重校正

为抑制计算机层析造影(CT)系统重建图像中出现的金属伪影,提高图像的质量,采用一种基于金属投影非线性权重衰减的方法进行校正。对原始的投影直接重建,在得到的图像中利用阈值分离出金属区域,并重新对该金属区域进行投影,便得到原始的投影中金属投影的区间。只对该金属投影进行合适的非线性衰减。再用传统的滤波反投影方法重建图像。数值模拟表明,该方法不但能基本消除由射线硬化和射线剧烈衰减而引起的金属伪影,而且能保留金属信息,同时能增强金属区域不同部分之间的对比度,使得重建图像的质量得到很大的提高。该算法计算复杂度较小,实现简单,具有较高的实用价值。     

CT图像分块重建算法

为加快重建速度，节省资源，提出了CT图像分块重建算法，与一般的整幅重建算法不同，该算法通过恰当地分割投影空间、滤波投影空间、图像空间来实现重建的分块运算，最后拼装成整幅图像，它所占用的资源要比对整幅图像重建所需要的少，分块重建算法适用于多机运算、计算机网络分布运算及投影数据量巨大的高分辨率CT图像重建，并发展成一种局部重建技术，能减少对X射线剂量的要求，从而减少X射线对人体的辐射损害，仿真实验表明，CT图像分块重建算法是可行的和令人满意的。     

受限视角投影图像重建的压缩恢复算法及改进

讨论了用于受限视角投影的压缩恢复算法的局限性,并指出其固有缺点是采样极不均匀,形成混迭,且不能靠增加投影数克服。提出改进的压缩恢复算法,先利用压缩恢复法求出初始图像,再估算缺失的投影数据,后者与原有的受限投影数据一起形成完全投影数据,并用熟知的卷积反投影法重建最后的图像。计算机仿真结果表明,用改进后的算法重建,其成像质量明显提高。     

正交有限视角光学层析重建图像的计算机模拟

本文提出了正交有限视角少数投影光学层析技术重建图像的重要性;对正交光路系统各１６°,１４°,１２°,１０°范围内的投影视角采用联合代数重建算法实现了图像重建的计算机模拟;分析了重建精度与采样密度、采样间隔的关系。结果表明,小视角少数投影情况下重建出较高质量的图像是可行的。     

过程层析成像传感器配置的仿真研究

对过程层析成像传感器配置进行了模拟研究，分析了传感器尺寸、阵列间距和传感器扫描步进角度对重建图像质量的影响。根据滤波反投影法重建了图像，并给出了相应的成像结果，绘出了空间图像误差曲线，分析了传感器配置各因素对重建图像质量的影响。     

基于双字典自适应学习算法的低采样率CT重建

在医疗诊断中,稀疏采样能减少CT扫描过程中辐射对患者的伤害.但直接对稀疏采样后的投影数据进行重建,会使CT重建后的图像出现失真、伪影等问题.为保证低采样率下重建图像的质量,提出了双字典自适应学习算法,参照Sparse-Land模型的双字典学习框架,将K-SVD算法与双字典学习算法框架相结合得到补全投影数据,利用FBP算法进行重建得到高质量的重建图像.实验结果表明,在低采样率下使用所提方法进行CT重建的图像质量优于COMP双字典学习算法和MOD双字典学习算法,并且此方法有效提高了CT图像重建在低采样率时的性能.     

RL滤波函数的改进对卷积反投影图像重建的影响

在工业无损检测中，利用X射线CT成像的算法——卷积反投影算法对图像进行重建时，滤波函数对图像重建质量影响很大。作者利用多点平均法对RL滤波函数作了改进，发现3点平均法的滤波函数对图像的重建质量有明显的改善。     

不适定逆成像问题的多准则正则化求解方法

不适定性（ｉｌｌ－ｐｏｓｅｄｎｅｓｓ）是图像重建（Ｘ射线ＣＴ的投影重建、心电ＥＣＧ及电ＥＥＧ信号的逆成像重建）逆问题求解中非常普遍的情况,由于对观测数据及正问题数字离散化过程中所产生的误差极为敏感,它在银行大程度上将影响到重建图像的质量、稳定性和求解精度。通过对由投影重建图像逆问题求解过程中的不适宜性分析,给出了求解不适定逆成像问题的多准则正则化方法及其理论基础,实验结果表明该方法比传统的单准则正     

小波包变换在正电子发射断层扫描仪图像重建中的应用

在对常用的计算机断层图像重建方法-解析法深入研究的基础上,将小波包技术应用于断层图像重建,提出了基于小波包变换的多尺度断层图像重建框架。该方法能够直接从投影数据的多尺度表达中计算出目标多尺度表达系数,可在提取重建图像多分辨信息的同时,保留传统滤波反投影法的简便性和有效性,计算机仿真模型和临床正电子发射断层扫描仪投影数据的重建结果表明,该方法和滤波反投影方法相比,在不增加计算量的基础上,能够对任意不同频段的信号进行较为精确的重建,可以满足临床上识别重建图像不同特征的需求。     

单光子发射断层成像的奇异值分解重建算法

为了抑制单光子发射断层成像(SPECT)中噪声的影响,提高重建图像的质量和定量精度,应用奇异值分解(SVD)方法进行图像重建。对人体胸腔模型进行Monte-Carlo模拟计算,生成三维SPECT系统传输矩阵和模拟投影图像,求解系统传输矩阵的广义逆矩阵。在有噪声情况下,存在最佳保留奇异值数目,使重建图像质量达到最优。最佳保留奇异值数目的不同体现了噪声的差异。与常规重建方法进行比较,SVD重建算法具有更好的噪声抑制和重建图像质量,是一种值得关注的SPECT图像重建算法。     

不完全扇形投影数据的图象重建算法研究

针对ＣＴ实际应用中存在不完全扇形束投影数据的图象重建问题，提出了最大熵积分递推算法，应用该算法对多种数据丢失情况进行了实验研究，并与卷积反投影法进行了对比。     

MART算法快速高质量图像重建研究

ART(Algebraic Reconstruction Technique)算法是一种典型的迭代图像重建算法,适合于不完全投影数据图像重建。为了提高乘型ART(Multiplicative ART, MART)算法的重建质量,提出了一种基于亚像素的图像重建方法。首先将原始图像中的每个像素等分解为四个亚像素,然后提出一种高效的射线与像素的求交算法来计算权因子和亚像素索引,利用MART算法重建得到高分辨率重建图像,最后通过合并亚像素图像得到原始分辨率的高质量重建图像。实验结果表明文中提出的方法非常有效,与传统方法相比取得了3倍以上的重建加速比,图像重建质量显著提高。     

光栅投影三维物体重建中的二值化方法研究

在光栅投影成像三维物体表面重建中,由于阴影和光照不均匀的影响,采用传统的时域二值分割方法,难以得到高质量的分割图象．为此,提出了两种图象分割算法：全曝光明图对比空域二值分割算法和分组最大方差空域二值分割算法．这两种分割算法主要是在空域上的每个位置同时考虑所有的二维光栅投影图,从而大大克服了阴影的影响以及光照不均的影响．实验证明,这两种方法提高了光栅投影图的二值分割质量,使得最终的重建结果更为精确,所提出的两种二值分割算法操作简单,易于实现．     

基于稀疏重建的压缩图像质量提高方法

为了克服JPEG2000中低码率压缩图像在边缘处表现出的明显振铃效应严重降低了图像的人眼视觉质量的问题,在迭代凸集投影理论基础上,分析了迭代去噪方法恢复图像变换域稀疏数据的机理,提出了JPEG2000压缩图像重建算法.该算法保持压缩图像在小波域中的非零系数不变,通过迭代去噪恢复其他位置的小波系数.结果表明：提出方法有效地增强了JPEG2000压缩图像沿边缘的正则性,提高了图像的主客观质量,图像峰值信噪比平均提高0.52dB.     

基于非下采样contourlet变换的压缩感知图像重建

受传统采样定理限制,直接从信号采集系统得到高分辨率图像较困难,且信号获取过程会导致大量的采样数据.压缩感知理论指出可用特定测量矩阵将高维信号投影到低维空间上,求解数值优化问题准确重构原始信号,突破了传统采样定理的限制.传统压缩感知图像重建算法对所有系数测量,需进行多层小波变换保证图像质量,且小波捕捉方向信息有限,重建图像质量较差.故此提出采用非下采样contourlet变换(NSCT)做信号稀疏变换,并针对变换系数的特点,选择性的对系数测量,利用正交匹配追踪算法进行重构.实验结果表明,仅用单层NSCT变换可重建出高质量图像,克服传统算法需进行多层小波变换的缺点,降低采样和存储的数据量且重建的图像质量得到极大提升.