CT圖像超分辨率復原算法的研究.pdf

1、數(shù)字圖像在形成過程中由于受到運動模糊，點擴散模糊和系統(tǒng)噪聲的影響而產生降質，圖像超分辨率復原技術是指從一幅或者多幅低分辨率圖像中獲取一幅高分辨率圖像的技術，它能夠改善退化圖像質量，提高分辨率，在醫(yī)學圖像、遙感和高清晰度電視等多個領域具有廣闊的應用前景和十分重要的理論研究意義。 本文以提高CT圖像分辨率為目標，主要研究基于集合理論的凸集投影算法和基于概率估計理論的最大后驗概率算法，并圍繞著成像模型、病態(tài)問題的正則化以及MTF相關理

2、論展開研究。 對于經(jīng)典的凸集投影方法，雖然它具有很強的包含先驗信息的能力，但在其迭代過程中，并沒有很好地處理不同圖像之間的細節(jié)融合。本文在經(jīng)典的凸集投影超分辨率算法基礎上引入小波變換，提出了一種將凸集投影與小波融合相結合的方法。對于最大后驗概率算法，雖然它具有很強的超分辨率復原能力，但它對噪聲的抑制能力較弱，在信噪比較低的情況下，復原效果受到很大影響，因此，在原有算法的基礎上，引入馬爾可夫隨機場，對其鄰域內的能量加以限制，并以此

3、作為懲罰函數(shù)，加入最大后驗概率算法的迭代過程，從而起到抑制噪聲的作用。 在實驗中，首先使用復原算法直接但對實際的CT圖像進行復原，通過比較復原前后的MTF曲線的變化，來評價兩種算法提高分辨率的程度，然后進行仿真實驗，模擬模糊加噪的退化過程，以評價不同條件下的圖像復原效果。 實驗結果表明：與一般的凸集投影算法相比，基于小波融合的凸集投影算法能夠提高融合不同信息的能力，融合之后圖像細節(jié)更加豐富，圖像質量較高；對于最大后驗概率