【摘 要】
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对于不完全投影数据CT图像重建问题,E.Y.Sidky等提出了ART-TV算法。该算法将图像的梯度稀疏信息作为先验信息引入到ART迭代算法中,有效地提高了图像的重建质量。论文在原始ART-TV算法的基础上进行了稍许的改进,使梯度自适应下降。最后对Head头部模型进行了仿真实验,并与ART-TV算法进行了比较,实验结果表明新算法提高了图像的重建质量,并且更有效地抑制了噪声。
【机 构】
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中北大学电子测试技术国家重点实验室
【基金项目】
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973计划（2011CB311804）,国家自然基金（61071193,61171179,61227003,11247244）,山西省自然科学基金（2010011002-1,2010011002-2.2012021011-2）.高等学校博士学科点专项科研基金资助课题（20121420110006）,山西省高等学校优香例新团队专持计划资助.
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对于不完全投影数据CT图像重建问题,E.Y.Sidky等提出了ART-TV算法。该算法将图像的梯度稀疏信息作为先验信息引入到ART迭代算法中,有效地提高了图像的重建质量。论文在原始ART-TV算法的基础上进行了稍许的改进,使梯度自适应下降。最后对Head头部模型进行了仿真实验,并与ART-TV算法进行了比较,实验结果表明新算法提高了图像的重建质量,并且更有效地抑制了噪声。
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