| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1. 绪论 | 第11-26页 |
| ·研究背景、目的和意义 | 第11-12页 |
| ·与本论文相关技术的国内外研究现状 | 第12-24页 |
| ·国内工业CT系统发展及现状 | 第13-15页 |
| ·三维CT数据预处理技术发展及现状 | 第15-18页 |
| ·特征提取方法 | 第18-19页 |
| ·CT重建算法 | 第19-24页 |
| ·论文研究内容 | 第24-26页 |
| 2. 特征CT技术 | 第26-41页 |
| ·特征CT | 第26页 |
| ·CT投影数据成像的物理基础 | 第26-31页 |
| ·X射线的性质 | 第26-27页 |
| ·X射线的产生 | 第27-29页 |
| ·X射线与物质的相互作用 | 第29页 |
| ·X射线的衰减规律 | 第29-31页 |
| ·三维锥束CT的扫描模式 | 第31-33页 |
| ·锥束圆周扫描 | 第32页 |
| ·螺旋轨道扫描 | 第32-33页 |
| ·图像重建质量的评价 | 第33-36页 |
| ·空间分辨率 | 第33-34页 |
| ·密度分辨率 | 第34-36页 |
| ·伪像 | 第36页 |
| ·DR图像对CT重建质量的影响 | 第36-40页 |
| ·对比度 | 第36-38页 |
| ·不清晰度 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 3. 三维特征CT特征提取方法研究 | 第41-88页 |
| ·概述 | 第41页 |
| ·投影图像增强技术 | 第41-60页 |
| ·分形定义 | 第42-43页 |
| ·分形维数的概念 | 第43-46页 |
| ·利用分形进行投影图像增强 | 第46-54页 |
| ·基于区域连通的H参数修正方法 | 第54-60页 |
| ·投影图像散射及恢复 | 第60-72页 |
| ·散射理论 | 第60-63页 |
| ·传统的散射抑制方法 | 第63-65页 |
| ·基于ICA的散射抑制方法 | 第65-70页 |
| ·实验分析 | 第70-72页 |
| ·小波边缘特征提取方法研究 | 第72-78页 |
| ·小波分解的特性 | 第73-74页 |
| ·小波变换实现边缘检测的基本思想 | 第74-77页 |
| ·具体实现 | 第77-78页 |
| ·经验模态分解的特征提取方法研究 | 第78-86页 |
| ·固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF) | 第79-80页 |
| ·经验模态分解(EMD)方法—筛分过程(the sifting process) | 第80-83页 |
| ·EMD最优分解及特征提取实现 | 第83-86页 |
| ·本章小结 | 第86-88页 |
| 4. 三维特征CT重建算法 | 第88-103页 |
| ·三维重建算法 | 第88-91页 |
| ·精确短物体算法 | 第89页 |
| ·近似短物体算法 | 第89-90页 |
| ·精确长物体算法 | 第90-91页 |
| ·近似长物体重建 | 第91页 |
| ·锥束FDK重建方法 | 第91-97页 |
| ·FDK重建算法 | 第91-94页 |
| ·FDK算法的衍生算法 | 第94-97页 |
| ·三维特征CT重建算法的实现 | 第97-102页 |
| ·三维Radon变换卷积分配定理 | 第98-100页 |
| ·三维直接重建目标的CT算法实现 | 第100-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 5. 三维特征CT重建算法实现 | 第103-122页 |
| ·基于小波变换的三维特征CT重建算法原理及实现 | 第103-108页 |
| ·小波变换 | 第103-104页 |
| ·基于小波变换的三维特征CT重建算法原理 | 第104-106页 |
| ·实现结果 | 第106-108页 |
| ·基于EMD的三维特征CT重建算法原理及实现 | 第108-116页 |
| ·基于EMD多特征重建CT算法原理 | 第109-110页 |
| ·基于EMD的三维特征重建CT算法实现及结果分析 | 第110-116页 |
| ·三维特征CT重建算法的优势分析 | 第116-120页 |
| ·本章小结 | 第120-122页 |
| 6. 结论 | 第122-125页 |
| 参考文献 | 第125-134页 |
| 致谢 | 第134-135页 |
| 攻读博士期间发表的学术论文及所取得的研究成果 | 第135页 |