本文關(guān)鍵詞：基于非局部濾波導(dǎo)出先驗的PET圖像重建，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《吉林大學(xué)》 2016年

基于非局部低秩正則化的CT圖像重建

于琳琳  

【摘要】：近年來,由于壓縮感知概念的提出,使得醫(yī)學(xué)圖像重建問題得到了學(xué)者們強烈的關(guān)注.在信號處理領(lǐng)域中,當(dāng)想從較少的隨機測量中精確的恢復(fù)信號的時候,稀疏性是一個廣泛應(yīng)用的概念.最近在很多壓縮感知的研究中,結(jié)構(gòu)化稀疏在信號重建方面表現(xiàn)出了很強的優(yōu)勢.它利用了自然圖像以及醫(yī)學(xué)圖像本身具有的自相似性,來構(gòu)建圖像塊的相似集合,利用這些相似塊組成的矩陣具有稀疏性以及壓縮感知的理論對圖像進行重建.在現(xiàn)有的一些研究結(jié)果中,有學(xué)者提了結(jié)構(gòu)化稀疏的非局部低秩正則化(NLR)方法,并利用它來解決壓縮感知問題,并且將其應(yīng)用在MRI圖像重建領(lǐng)域.一些研究中還利用了非凸的函數(shù)logdet(X)來作為矩陣的秩的光滑替代,而在之前人們通常使用凸的核函數(shù)來代替矩陣的秩,并且用實驗結(jié)果證明了它的有效性.由于CT圖像也存在著結(jié)構(gòu)化稀疏的特點,因此,在本篇文章中,將非局部低秩正則化的方法應(yīng)用于CT圖像重建.并且在最后的數(shù)值實驗中證明,這一想法得到了很好的結(jié)果.

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

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