基于非局部全核变分方法的稀疏角多能CT重建
程凯1
杨雪芹2
孙怡1
1.大连理工大学信息与通信工程学院,辽宁 大连1160242.山西北方兴安化学工业有限公司,太原030023
摘要：稀疏角采样与减小X射线源电流可有效降低多能谱CT低辐射剂量,然而会导致投影数据不足且包含较大噪声,重建图像会严重降质.针对这一问题,本文对传统全核变分(TNV)正则化方法进行推广,利用非局部梯度向量构成的雅克比矩阵的低秩特性,提出非局部全核变分(NLTNV)正则化方法.该方法用单个正则项同时建模能谱CT图像的结构相似性、梯度域稀疏性与非局部自相似性3种先验信息,能恢复稀疏角度投影含较大噪声(剂量较低)时图像的结构特征,并且有效缓解了用多正则项建模多能谱CT图像不同先验信息所导致的正则化参数过多问题.此外,基于NLTNV的重建模型为凸优化模型,保证了算法的稳定性与收敛性.实验结果表明,与TNV正则化方法相比,本方法显著提升重建图像的整体质量.
关键词：多能谱CT图像重建图导数非局部自相似性非局部全核变分方法凸优化模型
分类号：O242(计算数学)TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61671104)国家重大科学仪器设备开发专项(2014YQ240445)
论文发表日期：2020-11-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：14( 663-676 )
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