工業(yè)CT截?cái)嗤队皵?shù)據(jù)重建算法研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)斷層成像(CT)以其無損、精確、三維可視化等優(yōu)點(diǎn)廣泛應(yīng)用于工業(yè)、醫(yī)療、安檢等領(lǐng)域。CT圖像重建是從物體的投影數(shù)據(jù)得到物體內(nèi)部斷層圖像的過程。當(dāng)投影數(shù)據(jù)比較完備時(shí),獲得穩(wěn)定的高質(zhì)量的重建結(jié)果是比較容易的,其重建算法的研究也已比較完善。但是,當(dāng)投影數(shù)據(jù)不完備時(shí),就要面臨諸如內(nèi)問題、外問題以及有限角問題等截?cái)鄶?shù)據(jù)重建問題。目前,截?cái)鄶?shù)據(jù)重建仍是CT圖像重建領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。
　　 鑄件中的同種材料(或人體內(nèi)的相同組織)具有相同

2、或近似的衰減系數(shù),這一特征在CT圖像上的表現(xiàn)就是圖像的灰度值為近似分段常數(shù)(Piecewise Constant)。也就是說其梯度圖像是稀疏的。根據(jù)這一假設(shè),近年來,基于圖像全變差最小化(TotalVariation Minimization,TVM)的正則化迭代算法對于求解角度稀疏型有限角重建問題取得了令人欣喜的成果。TVM算法對于角度受限型的有限角問題也是比較有效的,可略顯不足的是,重建圖像的強(qiáng)邊緣附近可能會形成灰度漸變的偽影。針對

3、這一問題,研究了一種滑坡修正算法,它通過一個(gè)類似于“滑坡”的過程,將灰度漸變區(qū)域逐漸修正為分段常數(shù)區(qū)域。將滑坡修正算法引入到TVM正則化算法的迭代過程中得到了一種新的迭代重建算法一一帶滑坡修正的TVM/(SlideCorrected-TVM,SC-TVM)算法。模擬和實(shí)際數(shù)據(jù)的重建結(jié)果表明,該算法能很好的修正原來算法的偽影,提高重建圖像的質(zhì)量。
　　 管狀物(如管道)在現(xiàn)實(shí)中被大量的使用,其無損檢測對防止災(zāi)難事故的發(fā)生及減少經(jīng)濟(jì)

4、損失具有重要的意義。當(dāng)投影數(shù)據(jù)完備時(shí),X射線CT成像檢測法可以精確重建管狀物的內(nèi)部缺陷?？墒钱?dāng)管狀物的管壁較厚而射線的能量不足以穿透管壁中弦長較長的區(qū)域時(shí),就會產(chǎn)生管壁長弦投影數(shù)據(jù)截?cái)鄦栴}。此外,當(dāng)管狀物的直徑較大而探測器較小,射線束不足以覆蓋整個(gè)管狀物的橫截面甚至不能覆蓋管狀物橫截面的一半時(shí),將探測器偏置放置,就會產(chǎn)生管狀物的外部重建問題。管壁長弦投影數(shù)據(jù)截?cái)鄦栴}和管狀物的外部重建問題在某種程度上都可以看作是角度受限型的有限角問題。在

5、這兩種問題中,待重建區(qū)域中的每個(gè)點(diǎn)都只能被有限掃描角度下的射線覆蓋,而在其他的掃描角度下其投影數(shù)據(jù)是缺失的。這種投影數(shù)據(jù)的缺失會造成重建圖像某些方向邊緣的模糊,同時(shí)也會產(chǎn)生一些偽影。結(jié)合管狀物的先驗(yàn)信息(如內(nèi)外徑已知),將TVM正則化迭代算法用于管壁長弦投影數(shù)據(jù)截?cái)鄦栴}和管狀物的外部重建問題,得到了邊緣模糊并帶有偽影的重建圖像。為了改進(jìn)重建圖像的質(zhì)量,研究了一種子區(qū)域平均修正算法。該算法先用C-V(Chan-Vese)活動(dòng)輪廓模型將圖像

6、劃分成不同的子區(qū)域,再用各個(gè)子區(qū)域灰度的平均值來代替該子區(qū)域內(nèi)各點(diǎn)的灰度值。將子區(qū)域平均修正算法引入到TVM正則化算法的迭代過程中得到了一種新的迭代重建算法--帶子區(qū)域平均化修正的TVM(Subregion Averaged-TVM,SA-TVM)算法。模擬和實(shí)際投影數(shù)據(jù)的重建實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了SA-TVM算法的有效性。
　　 直線掃描錐束CT的射線源和面陣探測器相對于物體做直線運(yùn)動(dòng),具有掃描方式簡單,機(jī)械上易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn),其最大的問題

7、在于投影數(shù)據(jù)是截?cái)嗟?物體中的每個(gè)點(diǎn)都只能被有限角度(不超過射線束沿相對運(yùn)動(dòng)方向的錐角)下的射線覆蓋。通常的解析重建算法不能得到高質(zhì)量的重建圖像。螺旋掃描錐束CT掃描速度快,并且具有重建圖像精度高、偽影小、沿縱向誤差分布更均勻等優(yōu)點(diǎn),非常適合于長物體的圖像重建,可是當(dāng)錐束不能覆蓋物體的橫截面時(shí),其投影數(shù)據(jù)是截?cái)嗟?傳統(tǒng)的解析重建算法偽影比較嚴(yán)重。迭代重建算法以其抗噪性好、偽影抑制能力強(qiáng)、易于處理投影數(shù)據(jù)截?cái)?、可引入物體先驗(yàn)信息等優(yōu)點(diǎn)越來

8、越受到研究者的青睞,但是重建速度慢的缺點(diǎn)依然是制約其實(shí)用的重要瓶頸。由于迭代重建算法固有的良好的并行性,適合用并行計(jì)算對其進(jìn)行加速。將同時(shí)代數(shù)重建算法(Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique,SART)用于直線掃描錐束CT和螺旋掃描錐束CT,重點(diǎn)研究了SART算法的并行化加速方法。在直線掃描錐束CT SART算法的并行化過程中,重點(diǎn)研究了基于重建區(qū)域負(fù)載平衡的梯形數(shù)據(jù)分解策略和基于