基于压缩感知理论的CT图像重建算法研究
摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-7页 |
第一章 绪论 | 第7-15页 |
·引言 | 第7-10页 |
·研究背景及意义 | 第10-12页 |
·论文的研究内容及结构安排 | 第12-15页 |
第二章 CT 成像原理及图像重建算法 | 第15-25页 |
·CT 成像的基本原理 | 第15-16页 |
·CT 的数学理论基础 | 第16-18页 |
·Radon 变换与 Radon 逆变换 | 第16-18页 |
·中心切片定理 | 第18页 |
·CT 的扫描方式 | 第18-20页 |
·CT 的图像重建算法 | 第20-22页 |
·直接反投影算法 | 第20-21页 |
·滤波反投影算法 | 第21-22页 |
·CT 图像的质量评价 | 第22-24页 |
·计算机仿真模型 | 第22-23页 |
·图像的质量评价参数 | 第23-24页 |
·本章小结 | 第24-25页 |
第三章 迭代重建算法 | 第25-35页 |
·迭代重建算法简介 | 第25-27页 |
·代数重建算法 | 第27-33页 |
·代数重建算法的实现 | 第27页 |
·代数重建算法的收敛条件 | 第27-28页 |
·代数重建算法速度及图像质量的主要影响因素 | 第28-33页 |
·其他代数重建算法 | 第33-34页 |
·联合代数重建算法 | 第33页 |
·乘型代数重建算法 | 第33-34页 |
·本章小结 | 第34-35页 |
第四章 压缩感知理论 | 第35-41页 |
·引言 | 第35页 |
·压缩感知理论的基本原理 | 第35-38页 |
·信号的稀疏表示 | 第36页 |
·观测矩阵的设计 | 第36-37页 |
·信号的重构 | 第37-38页 |
·压缩感知理论的应用 | 第38-39页 |
·本章小结 | 第39-41页 |
第五章 基于压缩感知理论的 CT 图像重建算法 | 第41-53页 |
·CT 中应用压缩感知理论的可行性分析 | 第41-42页 |
·CT 图像的稀疏性 | 第41-42页 |
·CT 的采样模式 | 第42页 |
·POCS-TVM 重建算法 | 第42-44页 |
·仿真实验分析 | 第44-51页 |
·调节因子α的影响 | 第44-46页 |
·TVM 迭代次数的影响 | 第46-47页 |
·投影角度稀疏 | 第47-51页 |
·投影角度受限 | 第51页 |
·本章小结 | 第51-53页 |
第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
·总结 | 第53页 |
·展望 | 第53-55页 |
致谢 | 第55-57页 |
参考文献 | 第57-61页 |
攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第61-62页 |