| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 CT扫描方式 | 第12-14页 |
| 1.2.2 CT重建算法 | 第14-16页 |
| 1.2.3 有限角CT | 第16-17页 |
| 1.2.4 在役管道CT检测 | 第17-18页 |
| 1.3 论文课题来源、学术和实用意义 | 第18页 |
| 1.3.1 论文课题来源 | 第18页 |
| 1.3.2 论文课题的学术和实用意义 | 第18页 |
| 1.4 论文的研究目的和内容 | 第18-20页 |
| 1.4.1 研究目的 | 第18页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第18-20页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第20页 |
| 1.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 2 CT成像理论 | 第21-47页 |
| 2.1 CT成像系统 | 第21-22页 |
| 2.2 CT重建的基础 | 第22-27页 |
| 2.2.1 物理基础 | 第22-23页 |
| 2.2.2 数学基础 | 第23-27页 |
| 2.3 CT扫描方式的发展 | 第27-32页 |
| 2.4 CT图像重建算法 | 第32-38页 |
| 2.4.1 解析重建 | 第32-34页 |
| 2.4.2 迭代重建 | 第34-38页 |
| 2.5 图像重建的正则化方法 | 第38-45页 |
| 2.5.1 逆问题 | 第39页 |
| 2.5.2 求解逆问题的正则化理论 | 第39-40页 |
| 2.5.3 l_p ( 0≤p≤1 )-范数稀疏正则化重建方法 | 第40-43页 |
| 2.5.4 Schatten p( 0≤p <∞ )-范数低秩正则化方法 | 第43-45页 |
| 2.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 3 基于核范数与l_1-范数最小化的有限角逆向螺旋锥束CT重建 | 第47-61页 |
| 3.1 引言 | 第47页 |
| 3.2 有限角逆向螺旋锥束CT扫描方式 | 第47-48页 |
| 3.3 图像重建模型及算法 | 第48-53页 |
| 3.3.1 基于l_1范数最小化的重建方法 | 第49页 |
| 3.3.2 低秩矩阵复原技术及相关应用 | 第49-50页 |
| 3.3.3 基于核范数与l_1范数最小化的有限角逆向螺旋锥束CT重建 | 第50-53页 |
| 3.4 实验结果 | 第53-60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 4 基于先验图像约束的Schatten p( 0 | 第61-73页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 复合型锥束CT扫描方式 | 第61-62页 |
| 4.3 图像重建模型及算法 | 第62-65页 |
| 4.3.1 Schatten p( 0 | 第62-63页 |
| 4.3.2 基于先验图像约束的S_p( 0 | 第63-65页 |
| 4.3.3 本章方法与第三章中方法的联系 | 第65页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第65-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 5 基于l_p( 0 | 第73-91页 |
| 5.1 引言 | 第73页 |
| 5.2 预备知识 | 第73-78页 |
| 5.2.1 紧框架及张量紧框架 | 第74-75页 |
| 5.2.2 自适应张量紧框架 | 第75-77页 |
| 5.2.3 基于l_p( 0≤p≤1 )-范数最小化的CT图像重建 | 第77-78页 |
| 5.3 图像重建模型及算法 | 第78-81页 |
5.3.1 结合l_p( 0| 第78-80页 | |
| 5.3.2 与相关工作的联系 | 第80-81页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第81-89页 |
| 5.5 本章小结 | 第89-91页 |
| 6 总结与展望 | 第91-95页 |
| 6.1 全文总结 | 第91-92页 |
| 6.2 研究展望 | 第92-95页 |
| 致谢 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-111页 |
| 附录 | 第111页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表录用及投稿的论文目录 | 第111页 |
| B. 协助他人完成的论文 | 第111页 |
| C. 作者在攻读学位期间参加的课题与基金项目 | 第111页 |
