基于压缩感知的CT图像重建方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 引言 | 第8-11页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第11-12页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.3 论文研究内容和结构 | 第12-13页 |
| 第二章 CT成像原理及图像重建算法 | 第13-27页 |
| 2.1 CT成像原理及系统 | 第13-17页 |
| 2.1.1 CT成像原理 | 第13-14页 |
| 2.1.2 CT成像数学理论基础 | 第14-16页 |
| 2.1.3 CT成像系统组成 | 第16-17页 |
| 2.2 CT图像重建算法 | 第17-23页 |
| 2.2.1 滤波反投影重建算法 | 第17-20页 |
| 2.2.2 CT迭代重建算法 | 第20-23页 |
| 2.3 CT图像重建质量评价 | 第23-26页 |
| 2.3.1 仿真模型介绍 | 第23-24页 |
| 2.3.2 CT图像重建质量评价 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 压缩感知理论 | 第27-36页 |
| 3.1 压缩感知基本原理 | 第27-33页 |
| 3.1.1 信号的稀疏表示 | 第28-29页 |
| 3.1.2 观测矩阵设计 | 第29-31页 |
| 3.1.3 信号重建算法 | 第31-33页 |
| 3.2 压缩感知理论的应用 | 第33-35页 |
| 3.2.1 压缩成像应用 | 第33-34页 |
| 3.2.2 医学成像应用 | 第34页 |
| 3.2.3 雷达成像应用 | 第34-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于压缩感知理论CT图像重建 | 第36-54页 |
| 4.1 CT重建算法引入压缩感知可行性分析 | 第36-37页 |
| 4.1.1 CT图像稀疏表示 | 第36-37页 |
| 4.1.2 CT图像采样模式 | 第37页 |
| 4.2 基于压缩感知的CT图像重建 | 第37-41页 |
| 4.3 实验仿真及分析 | 第41-53页 |
| 4.3.1 无噪声不完全投影重建 | 第42-47页 |
| 4.3.2 加入噪声重建效果 | 第47-49页 |
| 4.3.3 无噪声完全投影重建 | 第49-51页 |
| 4.3.4 含噪情况完全投影重建 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第59-60页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第60-61页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
