盲均衡技術(shù)在醫(yī)學(xué)CT圖像盲恢復(fù)算法中的應(yīng)用研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)CT圖像作為進(jìn)行疾病檢查和診斷的重要依據(jù)，其質(zhì)量好壞直接影響診斷的準(zhǔn)確性。在醫(yī)學(xué)CT成像過程中不可避免地受到點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的影響，使得圖像產(chǎn)生退化，影響診斷效果，且退化過程往往是未知的。圖像盲恢復(fù)算法是在未知圖像退化過程的前提下，僅利用退化圖像來消除點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)影響的圖像恢復(fù)技術(shù)，廣泛應(yīng)用于天文成像、醫(yī)療診斷、軍事公安等領(lǐng)域。盲均衡技術(shù)目前已擴(kuò)展應(yīng)用到圖像盲恢復(fù)中，它是將點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)影響的消除等效為碼間干擾的消除，已成為通信信號處理與圖像分

2、析相結(jié)合的前沿?zé)狳c(diǎn)研究課題。
　　本文所做的主要工作如下：
　?。?）提出了降維處理的醫(yī)學(xué)CT圖像盲均衡算法，構(gòu)建了應(yīng)用于醫(yī)學(xué)CT圖像盲均衡算法的代價(jià)函數(shù)，推導(dǎo)了算法迭代公式，分析了算法收斂性能，進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真；其次，利用變步長思想解決了算法收斂速度和收斂精度之間的矛盾，提出了基于誤差信號峰度和均方誤差變步長的醫(yī)學(xué)CT圖像盲均衡算法，仿真表明新算法具有較快的收斂速度和較小的穩(wěn)態(tài)誤差；第三，通過在權(quán)值迭代中引入代價(jià)函數(shù)的二階

3、Hessian矩陣，提出了分?jǐn)?shù)低階恒模醫(yī)學(xué)CT圖像盲均衡算法，改善了算法的收斂性能，提高了峰值信噪比。
　　（2）提出了行列變換的恒模醫(yī)學(xué)CT圖像盲均衡算法，通過行列變換將點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的影響分解為橫縱兩個(gè)方向，利用復(fù)值系統(tǒng)盲均衡算法在I和Q方向彼此不影響的特性，分別進(jìn)行點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)影響的消除，推導(dǎo)了算法迭代公式，分析了算法穩(wěn)態(tài)和動(dòng)態(tài)收斂性能，計(jì)算機(jī)仿真表明，新算法提高了峰值信噪比和改善信噪比。同時(shí)通過頻域變換，提出了頻域差錯(cuò)概率最小醫(yī)