| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 有限角度CT重建问题 | 第14-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-21页 |
| 1.3.1 稀疏优化方法 | 第16-17页 |
| 1.3.2 CT精确重建采样条件分析 | 第17-18页 |
| 1.3.3 有限角度CT重建方法 | 第18-21页 |
| 1.4 课题研究内容与论文结构安排 | 第21-23页 |
| 第二章 有限角度CT精确重建采样条件分析 | 第23-39页 |
| 2.1 CT成像模型 | 第24-25页 |
| 2.2 基于TV最小化模型的有限角度采样条件分析方法 | 第25-27页 |
| 2.2.1 TV最小化重建模型 | 第25-26页 |
| 2.2.2 精确重建采样条件量化分析方法 | 第26-27页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第27-38页 |
| 2.3.1 精确重建采样条件量化 | 第28-32页 |
| 2.3.2 精确重建采样角度下限 | 第32-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于图像域分割区域增强的TV最小化重建算法 | 第39-55页 |
| 3.1 图像分割重建 | 第40-41页 |
| 3.2 基于图像域分割区域增强的TV最小化(RETVM)重建算法 | 第41-46页 |
| 3.2.1 区域增强TV最小化重建模型 | 第41-43页 |
| 3.2.2 投影域残差分割补偿策略 | 第43-45页 |
| 3.2.3 RETVM重建算法 | 第45-46页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第46-54页 |
| 3.3.1 仿真数据实验 | 第46-51页 |
| 3.3.2 实际数据实验 | 第51-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 基于图像域与投影域联合正则化的重建算法 | 第55-71页 |
| 4.1 投影域稀疏刻画 | 第56-57页 |
| 4.2 基于TV最小化和数据驱动紧框架的(TVDD)双域联合正则化重建算法 | 第57-62页 |
| 4.2.1 数据驱动紧框架模型 | 第57-58页 |
| 4.2.2 投影-图像联合稀疏优化重建模型 | 第58-61页 |
| 4.2.3 TVDD双域联合正则化重建算法 | 第61-62页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第62-69页 |
| 4.3.1 仿真数据实验 | 第63-67页 |
| 4.3.2 实际数据实验 | 第67-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 总结 | 第71-72页 |
| 5.2 展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-83页 |
| 作者简历 | 第83-84页 |
