基于小波域自适应去噪的CT图像重建方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题研究的目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第12-15页 |
| 1.2.1 低辐射剂量CT研究的现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 CT图像去噪研究的现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 局部CT重建的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 课题研究内容及结构 | 第15-16页 |
| 第2章 CT成像相关理论 | 第16-28页 |
| 2.1 X射线与CT技术 | 第16-18页 |
| 2.1.1 X射线性质 | 第16-17页 |
| 2.1.2 CT设备的结构与原理 | 第17-18页 |
| 2.2 CT成像的数学原理 | 第18-21页 |
| 2.2.1 Radon变换 | 第18-20页 |
| 2.2.2 中心切片定理 | 第20-21页 |
| 2.3 CT图像去噪 | 第21-22页 |
| 2.3.1 CT图像噪声源与分类 | 第21-22页 |
| 2.3.2 传统图像去噪算法 | 第22页 |
| 2.4 重建算法与图像评价 | 第22-26页 |
| 2.4.1 FBP重建算法 | 第23-24页 |
| 2.4.2 迭代重建算法 | 第24-25页 |
| 2.4.3 图像重建算法分析指标 | 第25-26页 |
| 2.5 算法计算机建模 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 小波变换基本理论 | 第28-35页 |
| 3.1 小波变换 | 第28-30页 |
| 3.1.1 小波变换的定义与性质 | 第28-29页 |
| 3.1.2 离散小波变换 | 第29-30页 |
| 3.2 多分辨率分析理论 | 第30-32页 |
| 3.3 快速小波变换算法 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于小波的自适应组合去噪（ALW）算法 | 第35-50页 |
| 4.1 小波域去噪算法 | 第35-39页 |
| 4.1.1 小波域去噪理论基础 | 第35页 |
| 4.1.2 小波去噪的数学模型 | 第35-36页 |
| 4.1.3 小波去噪的原理与特征分析 | 第36-37页 |
| 4.1.4 小波阈值去噪算法 | 第37-39页 |
| 4.2 ALW算法的基本原理 | 第39-44页 |
| 4.2.1 贝叶斯估计与去噪 | 第39-41页 |
| 4.2.2 维纳滤波去噪算法 | 第41-44页 |
| 4.3 ALW算法设计 | 第44-45页 |
| 4.3.1 ALW算法的提出 | 第44页 |
| 4.3.2 ALW算法的具体步骤 | 第44-45页 |
| 4.4 ALW算法仿真与结果分析 | 第45-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 基于小波域自适应组合去噪的局部重建算法 | 第50-63页 |
| 5.1 基于小波的局部CT重建算法 | 第50-56页 |
| 5.1.1 局部CT重建 | 第50页 |
| 5.1.2 算法局部性分析 | 第50-51页 |
| 5.1.3 局部重建中小波变换的运用 | 第51-53页 |
| 5.1.4 局部重建算法仿真与结果分析 | 第53-56页 |
| 5.2 小波自适应去噪局部重建（ALD）算法 | 第56-57页 |
| 5.2.1 ALD算法的提出 | 第56-57页 |
| 5.2.2 ALD算法具体步骤 | 第57页 |
| 5.2.3 ALD算法的构造模型 | 第57页 |
| 5.3 ALD算法仿真与结果分析 | 第57-62页 |
| 5.3.1 ALD算法仿真实验 | 第57-60页 |
| 5.3.2 ALD算法数据完备性优化仿真 | 第60-61页 |
| 5.3.3 数据结果分析与比较 | 第61-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 个人简历 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
