基于压缩感知的CT图像重建技术研究

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基于压缩感知的CT图像重建技术研究

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基于压缩感知的CT图像重建技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-19页
1.1 研究背景及意义	第11-13页
1.2 国内外研究现状	第13-16页
1.2.1 CT的发展及研究现状	第13-14页
1.2.2 CT重建算法的发展及研究现状	第14-16页
1.3 本文的主要研究内容及组织结构	第16-19页
1.3.1 本文的主要研究内容	第16-17页
1.3.2 本文的组织结构	第17-19页
第2章 CT的基本原理与重建算法	第19-31页
2.1 CT成像原理	第19-20页
2.2 CT图像重建的理论基础	第20-23页
2.2.1 物理基础	第20-22页
2.2.2 数学基础	第22-23页
2.3 CT图像重建算法	第23-28页
2.3.1 滤波反投影重建算法	第23-25页
2.3.2 代数重建算法	第25-28页
2.4 重建图像的质量评估	第28-29页
2.5 本章小结	第29-31页
第3章压缩感知理论	第31-41页
3.1 传统的采样定理	第31-33页
3.2 压缩感知原理	第33-34页
3.3 核心问题	第34-37页
3.3.1 稀疏变换	第35页
3.3.2 观测矩阵	第35-36页
3.3.3 重建算法	第36-37页
3.4 基于压缩感知理论的CT图像重建	第37-39页
3.5 本章小结	第39-41页
第4章一种基于ART的改进算法	第41-55页
4.1 基于全变差的迭代算法	第41-43页
4.1.1 ART_TV算法简介	第41-42页
4.1.2 ART_TV算法实现流程	第42-43页
4.2 IART算法的提出	第43-46页
4.2.1 IART算法描述	第43页
4.2.2 动态松弛因子	第43-44页
4.2.3 投影系数的计算	第44-45页
4.2.4 IART算法流程	第45-46页
4.3 实验结果分析与比较	第46-53页
4.3.1 图像重建效果图对比	第46-50页
4.3.2 算法性能曲线对比	第50-53页
4.4 本章小结	第53-55页
第5章基于先验图像和压缩感知的CT迭代重建算法	第55-67页
5.1 先验图像的引入	第55-56页
5.2 PCSIR算法的提出	第56-59页
5.2.1 PCSIR算法简介	第56-57页
5.2.2 共轭梯度算法	第57-58页
5.2.3 PCSIR算法流程	第58-59页
5.3 实验结果分析与比较	第59-65页
5.3.1 图像重建效果对比	第59-62页
5.3.2 算法性能曲线对比	第62-65页
5.4 本章小结	第65-67页
第6章结论与展望	第67-69页
6.1 结论	第67-68页
6.2 展望	第68-69页
参考文献	第69-73页
致谢	第73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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