改进的非局部均值低剂量CT统计迭代重建算法

摘要：

为解决低剂量计算机断层扫描(computed tomography,CT)重建图像时产生严重退化的问题,提出一种改进的非局部均值低剂量CT统计迭代重建算法.采用高斯滤波函数对含噪图像进行滤波,利用改进的非局部均值(non-local means,NLM)降噪模型做进一步降噪处理,通过空间邻近度因子和空间变化的滤波参数改进权值函数,得到新的降噪模型,把该模型应用到惩罚加权最小二乘(penalized weighted least square,PWLS)重建算法中,以期达到噪声抑制和边缘保持的良好效果.实验结果表明,该算法的重建图像可有效去除噪声,保护图像的边缘信息和细小结构.

关键词：计算机断层扫描、统计迭代重建、惩罚加权最小二乘、非局部均值、高斯滤波函数

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61271357;国家重大科学仪器设备开发专项基金项目2014YQ24044508;山西省自然科学基金项目2015011046

在线出版日期：2017-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1872-1878