| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| §1.1 课题背景及其意义 | 第10-11页 |
| §1.2 图像重建的国内外研究现状 | 第11-13页 |
| §1.2.1 CT图像重建的国内外研究现状 | 第11页 |
| §1.2.2 PPI图像重建的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| §1.2.3 Superiorization算法的国内外研究现状 | 第12-13页 |
| §1.3 本论文的主要工作及结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 CT和PPI成像的原理、模型和算法 | 第14-26页 |
| §2.1 CT成像的原理、模型和算法 | 第14-19页 |
| §2.1.1 CT成像的原理 | 第14-17页 |
| §2.1.2 CT代数重建模型 | 第17-18页 |
| §2.1.3 代数迭代算法 | 第18-19页 |
| §2.1.4 正则化重建模型 | 第19页 |
| §2.2 MRI成像原理、模型和算法 | 第19-26页 |
| §2.2.1 MRI成像原理 | 第19-22页 |
| §2.2.2 MRI图像重建算法 | 第22页 |
| §2.2.3 SENSE并行磁共振成像算法 | 第22-25页 |
| §2.2.4 PPI成像的投影迭代算法 | 第25-26页 |
| 第三章 Superiorization算法及其改进 | 第26-38页 |
| §3.1 CT图像重建的全变分约束最小化模型 | 第26-27页 |
| §3.2 Superiorization算法 | 第27-29页 |
| §3.3 最优参数的superiorization算法 | 第29-33页 |
| §3.4 阈值约束的superiorization算法 | 第33-34页 |
| §3.5 PPI成像的全变分约束最小化模型以及其投影算子满足BPR条件 | 第34-38页 |
| 第四章 数值仿真实验 | 第38-50页 |
| §4.1 基于superiorization算法的CT图像重建 | 第38-46页 |
| §4.2 基于superiorization算法的PPI成像 | 第46-50页 |
| 第五章 结论与未来展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 研究生期间受到的资助项目 | 第60-61页 |
