噪声环境下CT不完全投影数据重建算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 CT 图像重建的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 压缩感知的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的研究内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 CT 投影重建的基本原理 | 第15-20页 |
| 2.1 CT 成像原理 | 第15-16页 |
| 2.2 Radon 变换 | 第16-17页 |
| 2.3 中心切片定理 | 第17-18页 |
| 2.4 不完全投影数据 | 第18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 CT 图像重建算法 | 第20-41页 |
| 3.1 解析重建算法 | 第20-23页 |
| 3.1.1 反投影重建算法 | 第20-22页 |
| 3.1.2 滤波反投影重建算法 | 第22-23页 |
| 3.2 迭代重建算法 | 第23-35页 |
| 3.2.1 迭代重建算法的数学模型 | 第24-26页 |
| 3.2.2 图像重建的最优准则 | 第26-29页 |
| 3.2.3 投影方程的迭代求解 | 第29-31页 |
| 3.2.4 代数重建算法 ART | 第31-33页 |
| 3.2.5 同时代数重建算法 SART | 第33-35页 |
| 3.3 CT 图像重建算法的仿真 | 第35-40页 |
| 3.3.1 滤波反投影算法的仿真 | 第36页 |
| 3.3.2 ART 算法的仿真 | 第36-37页 |
| 3.3.3 SART 算法的仿真 | 第37-39页 |
| 3.3.4 重建算法的性能比较 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 压缩感知 | 第41-55页 |
| 4.1 压缩感知理论原理 | 第41-50页 |
| 4.1.1 信号的稀疏表示 | 第41-43页 |
| 4.1.2 小波变换 | 第43-46页 |
| 4.1.3 观测矩阵 | 第46-47页 |
| 4.1.4 信号重构 | 第47-48页 |
| 4.1.5 有限等距条件 | 第48-50页 |
| 4.2 压缩感知重构算法 | 第50-54页 |
| 4.2.1 基追踪算法 | 第50-52页 |
| 4.2.2 正交匹配追踪算法 | 第52-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于压缩感知的 CT 重建算法 | 第55-65页 |
| 5.1 压缩感知重建 | 第55-57页 |
| 5.2 ART 与压缩感知联合重建算法 | 第57-58页 |
| 5.3 SART 与压缩感知联合重建算法 | 第58-59页 |
| 5.4 基于压缩感知的 CT 重建算法的仿真 | 第59-64页 |
| 5.4.1 压缩感知重建算法的仿真 | 第59-60页 |
| 5.4.2 CS-ART 算法的仿真 | 第60页 |
| 5.4.3 CS-SART 算法的仿真 | 第60-61页 |
| 5.4.4 基于压缩感知的重建算法性能比较 | 第61-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 结束语 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附件 | 第71页 |
