换一批
换一批摘要压缩感知理论是一种新兴的信号获取与处理理论,通过减少信号重建所需的数据以缩短信号采样时间,减少计算量,并在一定程度上保持原有图像的重建质量,由此可以解决在CT重建中还普遍存在的清晰度不够高、线性度不够好和有噪声伪影干扰等问题.由于该理论的这些显著优点,使其在CT成像领域引起了广泛关注,取得了很大进展.本文对近几年压缩感知应用于CT重建的研究方法和成果进行归纳和分析,其中包括传统统计迭代算法与压缩感知理论相结合方法的分析,先验图像约束与压缩感知理论相结合方法的分析以及字典学习的发展历程分析.最后,对该研究领域的发展进行了展望.
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关键词
压缩感知字典学习图像重建低剂量CT稀疏表示compressed sensingdictionary learningimage reconstructionlow-dose CTsparse representation
主题词
研究(Research)算法(Algorithms)学习(Learning)图像处理, 计算机辅助(Image Processing, Computer-Assisted)方法(Methods)
分类号
R318.04
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1002-3208.2016.01.15
发布时间
2016-07-18
基金项目
国家自然科学基金（30970777）
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