ChambollE-Pock框架下圖像重建的TV算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、計算機斷層成像(CT)是通過從物體外部檢測到的數(shù)據(jù)來重建物體內(nèi)部橫截面信息，作為最先進的無損檢測手段，目前已廣泛應(yīng)用于醫(yī)療和工業(yè)等領(lǐng)域。在保證重建圖像精度的基礎(chǔ)上，盡量減少對病患的輻射劑量是目前該領(lǐng)域所面臨的主要問題。但是在傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣定理限制下，要進行稀疏重建是很難實現(xiàn)的。壓縮感知(CS)理論的提出為以上問題的解決提出了新思路，可以在遠低于奈奎斯特采樣頻率的情況下高精度重建出目標信號，從而用于稀疏數(shù)據(jù)的CT圖像重建中。TV(全變

2、差)最小算法是一種經(jīng)典的基于CS的圖像重建算法。
　　ASD-POCS算法是一種求解TV最小化重建模型的有效算法，但因為它是根據(jù)最優(yōu)化理論設(shè)計出來的，算法參數(shù)較多，調(diào)試困難。鑒于此，本文研究基于Chambolle-Pock(CP)算法框架的TV算法。本文實現(xiàn)了三種CP算法:l22-TV算法、l1-TV算法以及約束的l2-TV算法，分析了l22-TV算及l(fā)1-TV算法中平衡因子對重建精度的影響，討論了算法對噪聲的敏感性;與濾波反投影

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