主成分分析先验约束总变分正则化CT图像重建方法

刘立; 张惠慧; 王建

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主成分分析先验约束总变分正则化CT图像重建方法

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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.

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来源
《计算机应用》 |2013年第z2期|187-189|共3页
作者
刘立; 张惠慧; 王建;
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作者单位

天津大学;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像重建; 总变分; 主成分分析; 正则化; 凸集投影;

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