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文档CT图像滤波反投影重建算法研究.doc

发布:2017-05-09约6.08千字共3页下载文档
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西北工业大学 学位论文知识产权声明书 本人完全了解学校有关保护知识产权的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西北工业大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版。本人允许论文被查阅和借阅。学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时本人保证,毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律注明作者单位为西北工业大学。 保密论文待解密后适用本声明。 学位论文作者签名::《!!!塑L 指导教师签名 。>况订年弓月多D日 聊年岁月歹口日 西北工业大学 学位论文原创性声明 秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本 人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用的内容 和致谢的地方外,本论文不包含任何其他个人或集体己经公开发表或撰写过的研究成 果,不包含本人或其他已申请学位或其他用途使用过的成果。对本文的研究做出重要贡 献的个人和集体,均已在文中以明确方式表明。 本人学位论文与资料若有不实,愿意承担一切相关的法律责任。 学位论文作者签名 网年;月如日西北〕=业大学硕士学位论文 第一章绪论 第一章绪论 本章首先概述了图像重建和CT技术的基本概念及图像重建方法的分类,然后介绍了CT的发展及国内外研究现状,最后阐明了本文的研究目的与意义、主要工作和内容安排。1.1图像重建与CT技术概述 由物体的二维截面或断面向该平面内的各个方向作投影,可获得一系列一维投影函数。由这些一维投影函数来重建该二维截面则称为图像重建。该技术是随着计算机技术的进步而发展起来并获得广泛应用的图像处理技术,其最典型的应用是医学上的计算机断层成像术(computed T0mo鲫hy或cc胁puterized.Ibmo肿pby),简称为cT技术。它用于获取人体头颅、心肺、腹部等内部器官的二维断层图像(故亦称断层摄影技术),对于x射线放射诊断是一个重大突破,具有深远的实际意义,因而受到普遍的重视。1.1.1图像重建 图像重建是图像处理中一个重要研究分支,是指根据对物体的探测获取的数据来重新建立图像,其重要意义在于获取被检测物体内部结构的图像而不对物体造成任何物理上的损伤。由于具备无损检测技术的显著优点,它在各个不同的应用领域中都显示出独特的重要性。例如:在医疗放射学、核医学、电子显微、无线电雷达天文学、光显微和全息成像学及理论视觉等领域都多有应用。 在上述的众多领域中,图像重建在医学方面的应用最为显著。它大大丰富了对于人体内部器官进行无损检测的方法和手段,为疾病的早期正确诊断提供了科学的、准确的依据。根据原始数据获取方法及重建原理的不同可分为如下几种:发射断层重建成像(Emj醛i∞computcd Tomography,Ec砷,透射断层重建成像frfansmission cc吼plItcd Tomo掣aphy,1∞,反射断层重建成像(Reflecti∞Cc粕puted劢衄ography,RcI)及核磁共振重建成像(Ma印etic Res∞卸cc lIIIaging,MRn。西北工业大学硕士学位论文 第一章绪论1.1.2 CT技术 在各种图像重建算法中,计算机断层成像术即CT技术占有重要的地位。cT技术的功能是将人体中某一薄层中的组织分布情况,通过射线对该薄层的扫描、检测器对透射信息的采集、计算机对数据的处理,并利用可视化技术在显示器或其他介质上显示出来。1.1.3图像重建的方法 图像重建是CT技术中的一个重要问题。它的实质是按照采集后的数据,求解图像矩阵中象素,然后重新构造图像的过程;而图像矩阵的求解由计算机完成。图像重建问题的求解方法根据其特点可分为2大类。第1类是变换重建方法f也叫解析法呐,其特点是先在连续域解析处理,最后离散化以利用计算机计算。其中又可分成傅里叶反变换重建法和滤波(或卷积)反投影重建法。第2类是级数展开重建法12j 13l(也叫代数重建法、迭代算法、优化技术等),其特点是从开始就离散化进行分析,从而直接得到数值解。另外还有将变换法和级数展开法相结合的综合方法,如:迭代变换法、迭代重建重投影、角谐函数重建法和正交多项式展开重建。 变换法的突出优点是实现简单,速度快,对足够精确的投影数据能获得很好的重建质量。因此目前实用CT系统中,尤其是医用cT系统中广泛采用变换法,特别是滤波反投影类型的算法来进行图像重建。变换法在技术上有两个主要的限制:(1)噪声特性不好。因为变换法是基于解析求反公式的闭合形式,要求投影数据是精确的。对于数据中的噪声,可以通过滤波步骤来适当解决。如果我们能在投影数据输入给变换法之前,将影响投影数据不精确性的诸多物理因素进行足够的校正,则便可以认为投影数据是相当准确的,从而得到
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