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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--稀疏角度锥束CT重建算法研究
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稀疏角度锥束CT重建算法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究的背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究历史与现状第11-15页
    1.3 本文的主要工作第15页
    1.4 本论文的结构安排第15-17页
第二章 稀疏角度锥束CT重建相关理论与技术第17-32页
    2.1 锥束CT成像物理和几何模型第17-21页
        2.1.1 Beer定律第17-18页
        2.1.2 锥束CT扫描几何模型第18-21页
    2.2 FDK重建算法第21-22页
    2.3 迭代重建算法第22-25页
        2.3.1 代数重建算法第23-24页
        2.3.2 联合代数重建算法第24-25页
    2.4 压缩感知理论及其在稀疏角度锥束CT中的应用第25-30页
        2.4.1 压缩感知理论介绍第25-26页
        2.4.2 信号的稀疏表示第26页
        2.4.3 观测矩阵第26页
        2.4.4 信号重建算法第26-27页
        2.4.5 基于TV最小化的锥束CT重建第27-30页
    2.5 锥束CT重建质量评价指标第30-31页
    2.6 本章小结第31-32页
第三章 基于低秩矩阵恢复的稀疏角度锥束CT迭代重建第32-56页
    3.1 稀疏角度锥束CT交叉迭代重建模型第32-34页
    3.2 非局部自相似性第34-36页
    3.3 低秩矩阵恢复原理及应用第36-39页
        3.3.1 相似块矩阵构建与还原第36-37页
        3.3.2 低秩矩阵恢复原理第37-39页
    3.4 基于加权核范数最小化的锥束CT去噪第39-42页
        3.4.1 低秩模型的加权核范数最小化第39-41页
        3.4.2 应用WNNM进行锥束CT去噪第41-42页
    3.5 基于加权Schatten p-范数最小化的锥束CT去噪第42-47页
        3.5.1 Schatten范数第43-44页
        3.5.2 低秩模型的加权Schatten p-范数最小化第44-46页
        3.5.3 应用WSNM进行锥束CT去噪第46-47页
    3.6 实验结果与分析第47-55页
        3.6.1 仿真模型重建第47-51页
        3.6.2 实际数据重建第51-55页
    3.7 本章小结第55-56页
第四章 基于引导图滤波的稀疏角度锥束CT重建第56-71页
    4.1 引导图滤波第56-59页
        4.1.1 常用滤波方式第56-57页
        4.1.2 引导图滤波原理和步骤第57-59页
    4.2 基于先验图像的引导图滤波重建算法第59-60页
    4.3 基于TpV最小化模型的引导图滤波重建第60-65页
        4.3.1 基于TpV最小化的稀疏角度锥束CT重建第61-64页
        4.3.2 基于TpV最小化的引导图滤波重建第64-65页
    4.4 实验仿真及分析第65-70页
        4.4.1 仿真模型重建第65-67页
        4.4.2 实际数据重建第67-70页
    4.5 本章小结第70-71页
第五章 全文总结与展望第71-73页
    5.1 全文总结第71-72页
    5.2 后续工作展望第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-79页
攻读硕士学位期间取得的成果第79页

 
 
论文编号BS4703883,这篇论文共79
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