基于加权引导滤波与梯度域卷积稀疏的CT重建

摘要

对于不完整的医学CT扫描数据，传统算法无法保证重建图像满足诊断要求。针对这种情况，提出了一种基于加权引导滤波与梯度域卷积稀疏编码结合的CT重建算法。该算法首先采用惩罚最小二乘法迭代重建初始CT图像；其次，利用加权引导滤波获取图像的低频分量，采用带有梯度约束的卷积稀疏编码处理图像的高频分量；最后，将两段分量相结合得到的新图像作为输入继续进行最小二乘逼近，反复迭代重建，直到获得更清晰的图像。实验结果表明，与其他卷积稀疏算法及组稀疏算法相比，该算法可有效抑制噪声和伪影，恢复更多图像的结构和边缘细节信息，获得更优的重建图像。

关键词

计算机断层成像 / 卷积稀疏编码 / 加权引导滤波 / 稀疏角度 / 图像重建