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为了在抑制噪声的同时更好地保持PET重建图像中的细节结构,提出了一种基于非局部方向性核先验(NSKP)的Bayesian重建算法.为了充分利用图像中的全局信息,该算法在二阶核回归过程中估计出图像梯度,计算出相应的方向性矩阵,并根据非局部均值权值矩阵和方向性矩阵的卷积,计算先验项的权值.在重建中,该算法在高阶核回归过程中同时更新图像的梯度和先验信息,而不是单独计算图像梯度.另外,高阶核回归方法运用多自由度的参数估计提高了重建的精确度.研究结果表明,该算法通过计算引入局部结构信息的全局先验权重,更好地抑制了噪声和过平滑,保持了重建图像中细节区域的结构性和背景区域的一致性.对体模数据的模拟实验结果从视觉和数值角度验证了该算法在PET图像重建中的有效性. 相似文献
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