稀疏角度CT重建的正則化方法研究.pdf

1、影響CT重建精度的兩個關(guān)鍵因素是投影數(shù)據(jù)的獲取和重建的方法，受實際檢測環(huán)境和物體自身結(jié)構(gòu)的影響，探測器只能獲取到少量角度的投影，因此研究適合于稀疏角度的重建算法具有重要的價值。
　　以圖像的稀疏性作為先驗知識，在迭代重建算法中加入正則項是提高重建圖像質(zhì)量的一種有效方法。基于CT圖像重建正則化理論選取張量緊框架作為稀疏基，結(jié)合低秩矩陣恢復(fù)技術(shù)提出了一種稀疏角度重建的雙正則化模型。采用Split-Bregman算法將重建模型“分裂”為

2、幾個可微的子問題，解決了混合范數(shù)不可微問題，通過與ART-TV算法的模擬對比試驗表明:研究的算法在提高稀疏角度重建精度和抗噪性方面是可行的。
　　針對實際X射線是連續(xù)譜，而重建算法與能量不匹配問題，研究了影響X射線衰減的兩種主要因素:康普頓效應(yīng)和光電效應(yīng)，并將衰減系數(shù)表示為兩者的線性組合。同時研究了多譜CT成像原理?？紤]到康普頓效應(yīng)系數(shù)和光電效應(yīng)系數(shù)與能量無關(guān)，以X射線的能譜信息作為先驗知識，提出了一種多譜CT的投影分解方法:方法