主成分分析先验约束总变分正则化CT图像重建方法

摘要：

总变分正则化计算机断层扫描(CT)图像重建方法适合于有限角度图像重建问题,虽然它可以克服重建问题的不适定性,但在控制迭代次数的情况下,重建图像中的边缘区域出现模糊趋势且恢复的细节不完整.为了重建出拥有更好边缘的图像,提出了一种主成分分析(PCA)先验约束总变分正则化CT图像重建方法,并给出数学模型.该方法运用PCA进行CT图像集特征提取,将特征转化为距离约束作为先验知识加入图像重建过程.实验结果表明,在迭代次数相同的情况下,该方法重建的图像噪声更小、边缘更清晰.

关键词：图像重建、总变分、主成分分析、正则化、凸集投影

所属期刊栏目：33

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61002030

在线出版日期：2014-02-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：187-189