专利类型:发明专利
语 言:中文
申 请 号:CN201610023660.0
申 请 日:20160114
申 请 人:重庆大学
申请人地址:400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号
公 开 日:20160622
公 开 号:CN105701847A
代 理 人:赵荣之
代理机构:北京同恒源知识产权代理有限公司 11275
摘 要:本发明涉及一种改进权系数矩阵的代数重建方法,属于CT投影数据重建方法技术领域。该方法主要为解决Ray-Box?Intersection权系数矩阵算法存在的逻辑漏洞以及基于双线性插值的SART+TVM重建图像细节模糊的问题,通过对Ray-Box?Intersection权系数矩阵算法的改进,缩短了重建时间,保持了图像细节,提高了信噪比;同时利用TVM算法作为约束项,加快了迭代重建收敛速度,减少了重建图像的伪影和噪声,有效提高了重建图像质量。
主 权 项:一种改进权系数矩阵的代数重建方法,其特征在于:包括以下步骤:S1:获得投影数据pi,初始化CT扫描参数,i=0,1,2,...,N,N为投影视角总数;S2:将待重建图像xj赋初值,j=0,1,2,...,M?1,M为图像像素总数,k为SART迭代次数;S3:依据射线驱动方式,计算该投影方向下的权系数矩阵A={aij},aij为第i条射线对第j个像素块的加权值;S4:正投影,获取第i条射线的模拟投影值
S5:依据射线的实测投影值pi、模拟投影值
和权系数矩阵A,求出第i条射线的修正值
和
分别为第k+1和第k次子迭代过程中第j个像素块的像素值,Iθ为角度θ下的所有射线的集合,λk为第k次子迭代过程中松弛因子;S7:重复步骤S2?S6,直至完成所有投影角度的修正;S8:对更新后图像进行梯度下降法调整图像全变差,图像全变差公式为:
代表图像un的梯度,||·||代表L1范数算子,α为TVM调解因子;S9:令
判断是否达到收敛条件
ε为大于0的极小值,是则转向步骤S11,不是则转向步骤S10;S10:重设迭代图像
重复步骤S3?S9;S11:退出循环,得到重建图像。
关 键 词:
法律状态:公开
IPC专利分类号:G06T11/00(2006.01)I