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不完备投影图像重建算法研究

中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-12页
    1.1 课题来源及研究背景第8-9页
    1.2 论文的研究内容与组织结构安排第9-10页
    1.3 论文的创新点第10-12页
2 CT原理及图像重建算法第12-25页
    2.1 绪论第12-16页
        2.1.1 传统CT的成像原理及系统组成第12-13页
        2.1.2 CT成像系统扫描方式的发展第13-16页
    2.2 CT成像原理第16-18页
        2.2.1 CT成像的物理原理第16-17页
        2.2.2 CT成像数学原理第17-18页
    2.3 图像重建算法第18-21页
        2.3.1 解析类图像重建算法第18-19页
        2.3.2 迭代类图像重建算法第19-21页
    2.4 驱动方法第21-24页
        2.4.1 像素驱动算法第21-23页
        2.4.2 射线驱动算法第23-24页
        2.4.3 驱动算法总结第24页
    2.5 本章小结第24-25页
3 权系数矩阵第25-53页
    3.1 CT离散化数学模型第25-26页
    3.2 图像质量评价参数第26-27页
    3.3 0-1 法权系数矩阵第27页
    3.4 距离驱动方法第27-31页
        3.4.1 距离驱动基本原理第27-29页
        3.4.2 距离驱动算法旳实现第29-31页
    3.5 Ray-Box Intersection方法第31-34页
        3.5.1 Ray-Box Intersection基本原理第31-33页
        3.5.2 改进后的Ray-Box Intersection方法第33-34页
    3.6 双线性插值法第34-36页
    3.7 仿真实验结果比较与分析第36-47页
        3.7.1 完备投影数据的重建结果第36-41页
        3.7.2 不完备投影数据的重建结果第41-46页
        3.7.3 重建结果分析第46-47页
    3.8 SART迭代算法松弛因子的选取第47-52页
    3.9 本章小结第52-53页
4 TV正则化方法第53-74页
    4.1 先验信息和正则化第53页
    4.2 CS理论和TV正则化第53-56页
    4.3 TVM正则化方法第56-58页
    4.4 TV最小化方法的迭代求解过程第58-59页
    4.5 三类投影数据截断问题第59-61页
    4.6 TVM算法中松弛因子a的选取第61-66页
    4.7 TVM算法实验结果第66-73页
        4.7.1 稀疏采样图像重建结果及分析第66-70页
        4.7.2 有限角图像重建结果及分析第70-73页
    4.8 本章小结第73-74页
5 总结与展望第74-76页
    5.1 论文总结第74页
    5.2 课题展望第74-76页
致谢第76-78页
参考文献第78-81页

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