[发明专利]一种基于紧小波框架的双正则化有限角CT图像重建方法

说明书

本发明涉及一种基于紧小波框架的双正则化有限角CT图像重建方法，属于图像处理领域。该方法包括以下步骤：S1：采集投影数据；S2：建立双正则化有限角CT重建模型；S3：有限角CT迭代重建；S4：输出重建图像；当步骤S3中的迭代重建算法收敛时，输出重建图像。本发明公开的基于紧小波框架的双正则化有限角CT图像重建方法包含对高频部分进行硬阈值处理，和对低频部分进行图像TV最小化光滑处理，经过这种双正则化机制处理后，不仅CT图像的有限角伪影和噪声能够有效地抑制，而且能够有效保护边界，从而提高CT重建图像的质量。

技术领域

本发明属于图像处理领域，涉及一种基于紧小波框架的双正则化有限角CT图像重建方法。

背景技术

受扫描环境、被扫描目标自身结构等因素限制，有时候只能够在一定的角度范围内对待检目标进行扫描，此时采集投影数据是不完备的。例如：在役管道成像、大尺寸物体检测、C型臂CT(Computed Tomography)等。这种扫描情形称为有限角CT扫描。针对有限角CT扫描的重建问题，采用传统的滤波反投影重建算法将使得重建图像出现许多伪影，导致有些重要结构信息丢失或被掩盖，严重地影响无损检测的精度或医生对于病症的诊断。因此针对有限角CT图像重建问题，如何重建出符合无损检测标准或医生诊断要求的高质量CT图像具有较大的实际意义。

现有技术，传统的代数重建算法ART(Algebraic Reconstruction Technique)、SART(Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique)和SIRT(SimultaneousIterative Reconstruction Technique)等算法，使得重建出来的图像出现明显的伪影。基于TV(Total Variation)的图像重建算法处理稀疏角CT重建有较好的效果，但是对较小的有限角的扫描，不能有效抑制伪影和较好地保护边界结构。余维引进图像梯度L0正则化，一定程度上有效地抑制伪影并避免过度光滑。王成祥等人将图像小波变换的L0拟范数作为正则化，利用小波变换的多尺度、多分辨率特点来处理有限角CT重建问题，该方法能够一定程度地抑制伪影并保护边界。

公开号为CN 107978005A专利申请公开“一种基于保边界扩散和平滑的有限角CT图像重建算法”。该方法首先利用投影数据进行重建，然后对重建出来的图像x，y方向分别进行梯度L0保边界扩散修正，最后重复迭代修正直到达到满足停机标准。虽然上述专利申请所述方法能够保边界平滑、消除扩散可能引入的线状伪影。但是仍然存在如下的缺陷：上述专利申请所述方法仅考虑图像x，y轴进行梯度L0保边界扩散修正，然而没有考虑到有限角CT图像的伪影具有多方向性的特点。图像的梯度变换只有图像的高频部分高频信息，带有限角伪影的图像不仅高频部分有伪影，低频部分有出现失真，上述专利申请所述方法没有考虑到图像多尺度和多分辨率的特性。

公开号为CN 110717959A专利申请公开“基于曲率约束的x射线有限角CT图像重建方法和装置”。该方法首先利用投影数据进行重建，其次对重建出的图像进行图像梯度L0正则化稀疏约束，然后对稀疏约束的结果进行曲率约束，最后重复迭代直到满足停机标准。虽然上述专利申请所述方法能够克服现有的有限角CT重建算法中边界模糊或存在阶梯效应问题。但是仍然存在如下的缺陷：(1)上述专利申请所述方法仅考虑图像的梯度变换，只有图像的高频部分高频信息；(2)上述专利申请所述方法考虑曲率约束，只考虑到高频轮廓的变化。带有限角伪影的图像不仅高频部分有伪影，低频部分有出现失真，上述专利申请所述方法没有考虑到图像多尺度和多分辨率的特性。