CT圖像的超分辨率重建研究.pdf

1、圖像超分辨率重建技術(shù)是從低分辨率圖像序列中獲取高分辨圖像的技術(shù)，它能很好的改善退化圖像質(zhì)量，提高分辨率，在醫(yī)學(xué)圖像、遙感等多個(gè)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。
　　 本文主要研究了基于概率估計(jì)理論的CT圖像的超分辨率重建算法，并圍繞成像模型、圖像配準(zhǔn)及圖像分布模型相關(guān)理論展開研究。
　　 首先介紹CT的基本理論，給出CT圖像進(jìn)行超分辨率重建的前提條件，并依此構(gòu)建基于最大后驗(yàn)概率估計(jì)的超分辨率重建基本模型。
　　 針對圖像

2、中運(yùn)動物體邊緣和背景的不同特性，為了充分利用序列圖像之間的冗余信息和圖像中的高頻信息，設(shè)計(jì)了一種基于物體邊緣的圖像配準(zhǔn)方法，采取不同判別法則來恢復(fù)更多的圖像細(xì)節(jié)。
　　 選用Gauss模型作為噪聲模型，并利用TV先驗(yàn)?zāi)Ｐ蜆?gòu)造圖像先驗(yàn)，改善重建質(zhì)量。
　　 隨后，本文建立了超分辨率重建的目標(biāo)方程，并采用迭代過程中利用高分辨率圖像中的信息來確定平衡保真項(xiàng)和先驗(yàn)項(xiàng)的調(diào)整參數(shù)的方法，并依次利用最速下降迭代法求解目標(biāo)方程，獲得最優(yōu)