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自適應(yīng)加權(quán)全變分的低劑量CT統(tǒng)計(jì)迭代算法

大小:0.87 MB 人氣: 2017-12-11 需要積分:2
變分的LDCT統(tǒng)計(jì)迭代重建算法。該算法克服了傳統(tǒng)全變分(TV)算法在去除條形偽影的同時(shí)引入階梯效應(yīng)的缺點(diǎn),把基于加權(quán)方差的加權(quán)因子與TV模型相結(jié)合提出自適應(yīng)加權(quán)全變分模型,然后再把新模型應(yīng)用到懲罰加權(quán)最小二乘( PWLS)重建算法中,這樣就可以對圖像的不同區(qū)域進(jìn)行不同強(qiáng)度的去噪,從而取得噪聲抑制和邊緣保持的良好效果。采用Shepp-Logan模型和數(shù)字骨盆體模來驗(yàn)證算法的有效性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法的歸一化均方距離和歸一化平均絕對距離均比濾波反投影(FBP)、PWLS、懲罰加權(quán)最小二乘的中值先驗(yàn)(PWLS-MP)以及懲罰加權(quán)最小二乘的全變分( PWLS-TV)算法的值小,且可分別獲得40. 91 dB和42. 25 dB的峰值信噪比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法重建出的圖像在有效去除條形偽影的同時(shí)對圖像的邊緣和細(xì)節(jié)起到很好的保護(hù)作用。

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