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直线轨迹CT重建算法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
图录第10-11页
表录第11-12页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 课题背景与意义第12-13页
    1.2 LCT 成像和有限角度问题第13-14页
    1.3 国内外研究现状第14-18页
        1.3.1 直线轨迹 CT 重建算法第14-15页
        1.3.2 有限角度 CT 重建算法第15-16页
        1.3.3 稀疏优化算法第16-17页
        1.3.4 CT 重建加速技术第17-18页
    1.4 课题研究内容与论文结构安排第18-20页
第二章 交替方向 TV 最小化(ADTVM)重建算法第20-33页
    2.1 直线轨迹成像系统投影模型第20-23页
    2.2 基于交替方向法的 TV 最小化重建算法第23-27页
        2.2.1 基于 TV 正则化的重建模型第23-24页
        2.2.2 交替方向乘子法第24-25页
        2.2.3 ADTVM 算法第25-27页
    2.3 实验结果及分析第27-32页
        2.3.1 仿真实验第27-30页
        2.3.2 实际数据重建第30-32页
    2.4 小结第32-33页
第三章 稀疏部分频域重建(RecSPF)算法第33-45页
    3.1 LCT 的频域采样分析第33-35页
    3.2 基于稀疏重采样的频域重建算法第35-39页
        3.2.1 RecPF 算法第36页
        3.2.2 基于稀疏重采样的 RecSPF 算法第36-39页
    3.3 实验结果及分析第39-44页
        3.3.1 仿真实验第39-42页
        3.3.2 实际数据重建第42-44页
    3.4 小结第44-45页
第四章 ADTVM 重建算法加速技术研究第45-58页
    4.1 ADTVM 算法加速分析第45-46页
    4.2 基于稀疏矩阵向量乘(SpMV)的投影计算优化第46-51页
        4.2.1 投影计算优化方案分析第46-47页
        4.2.2 基于 SpMV 的投影计算优化实现第47-51页
    4.3 基于 GPU 的 ADTVM 算法并行加速第51-55页
        4.3.1 OpenCL 编程框架第51-52页
        4.3.2 基于 OpenCL 的 ADTVM 算法并行加速设计与优化第52-55页
    4.4 实验结果及分析第55-57页
    4.5 小结第57-58页
第五章 总结与展望第58-60页
    5.1 总结第58页
    5.2 展望第58-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-67页
作者简历攻读硕士学位期间完成的主要工作第67页

 
 
论文编号BS3433972,这篇论文共67
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