| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 CT重建的原理 | 第7-8页 |
| 1.2 滤波反投影重建算法 | 第8-10页 |
| 1.3 投影数据的特点和噪声模型 | 第10页 |
| 1.4 本文的主要工作和贡献 | 第10-11页 |
| 第二章 基于投影数据全广义变分最小化的低剂量CT重建 | 第11-21页 |
| 2.1 引言 | 第11页 |
| 2.2 方法 | 第11-14页 |
| 2.2.1 Anscombe变换 | 第11-12页 |
| 2.2.2 全广义变分 | 第12-13页 |
| 2.2.3 基于投影数据TGV最小化的CT重建方法 | 第13-14页 |
| 2.3 实验与分析 | 第14-20页 |
| 2.3.1 Clock体模实验 | 第15-17页 |
| 2.3.2 Shepp-Logan体模实验 | 第17-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于加权核范数最小化的泊松图像去噪 | 第21-28页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 方法 | 第21-23页 |
| 3.2.1 核范数最小化方法 | 第21-22页 |
| 3.2.2 加权核范数最小化方法 | 第22-23页 |
| 3.3 实验与分析 | 第23-27页 |
| 3.3.1 灰度图像实验 | 第23-24页 |
| 3.3.2 Shepp-Logan体模实验 | 第24-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于全变分半解析算法的低剂量CT重建 | 第28-34页 |
| 4.1 引言 | 第28页 |
| 4.2 半解析算法 | 第28-31页 |
| 4.3 算法收敛性分析 | 第31页 |
| 4.4 数值试验结果 | 第31-33页 |
| 4.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第五章 结束语 | 第34-35页 |
| 参考文献 | 第35-39页 |
| 致谢 | 第39页 |