基于压缩感知理论的有限角度投影重建算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·有限角度重建的发展现状 | 第10-11页 |
| ·压缩感知理论发展现状 | 第11-13页 |
| ·论文的主要工作及技术路线 | 第13-14页 |
| ·论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 CT 图像重建基础知识 | 第15-24页 |
| ·CT 成像原理 | 第15-18页 |
| ·投影定理 | 第15-16页 |
| ·Radon 变换 | 第16-17页 |
| ·中心切片定理 | 第17-18页 |
| ·迭代重建算法 | 第18-22页 |
| ·迭代算法的基本原理 | 第18-19页 |
| ·ART 重建算法 | 第19-20页 |
| ·ART 算法的实现过程及步骤 | 第20-22页 |
| ·图像质量评价参数 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 图像稀疏表示方法研究 | 第24-32页 |
| ·压缩感知理论 | 第24-28页 |
| ·压缩感知理论的数学模型 | 第24-25页 |
| ·图像稀疏性度量 | 第25-26页 |
| ·l p范数的选取 | 第26-28页 |
| ·图像稀疏表示概述 | 第28-29页 |
| ·图像稀疏变换 | 第29-31页 |
| ·离散余弦变换 | 第29-30页 |
| ·小波变换 | 第30-31页 |
| ·有限差分变换 | 第31页 |
| ·仿真实验结果 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32页 |
| 第四章 CT 不完全投影重建算法研究 | 第32-58页 |
| ·基于全变差（TV）的不完全投影重建算法 | 第33-35页 |
| ·TV 算法简介 | 第33-34页 |
| ·TV 算法实现步骤 | 第34-35页 |
| ·松弛因子的选择及改进 | 第35-36页 |
| ·实验结果及分析 | 第36-39页 |
| ·图像的共轭梯度 | 第39-42页 |
| ·共轭梯度（CG）算法简介 | 第40-41页 |
| ·共轭梯度算法的实现过程 | 第41-42页 |
| ·CG-TV-ART 算法 | 第42-51页 |
| ·CG-TV-ART 算法简介 | 第42-44页 |
| ·CG-TV-ART 算法实现步骤 | 第44-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-56页 |
| ·二维仿真结果及分析 | 第51-53页 |
| ·三维仿真结果及分析 | 第53-55页 |
| ·三维实际物体重建结果 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·论文工作总结 | 第58页 |
| ·论文今后的工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
