基于字典学习和迭代算法的不完全投影重建算法

摘要：

CT图像重建中关于不完全投影角度的重建研究是一个研究热点.将压缩感知中字典学习理论与CT重建算法ART迭代算法相结合,并用于CT图像重建中.本文字典学习方法中字典更新采用K-SVD(K-奇异值分解)算法,稀疏编码采用OMP(正交匹配追踪)算法.最后通过对标准Head头部模型进行不完全投影的仿真实验,实验结果验证了字典学习方法在CT图像重建中对于提高图像的重建质量和抑制噪声的可行性与有效性.

关键词： 计算机层析成像 图像重建 不完全投影 字典学习 迭代算法

作者: 赵可 潘晋孝 孔慧华

作者单位: 中北大学数学系,太原 030051 中北大学电子测试技术国家重点实验室,太原 030051

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十三届中国体视学与图像分析学术会议

会议地点: 太原

会议语种:中文

页码: 422-426

在线出版日期: 2013-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）