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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

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