[发明专利]一种基于修复矩阵的有限角CT图像重建算法

说明书

本发明涉及CT成像技术领域，具体涉及一种基于修复矩阵的有限角CT图像重建算法，包括：根据先验信息集构建修复矩阵，再根据修复矩阵、小波紧框架变换算子、预设重建图像、预设滑坡伪影图像和第一预设辅助变量进行滑坡伪影图像更新，获得更新滑坡伪影图像，根据系统矩阵、小波紧框架变换算子、更新滑坡伪影图像和第二预设辅助变量进行重建图像更新，获得更新重建图像。这样，通过修复矩阵更新预设滑坡伪影图像，进而根据更新预设滑坡伪影图像更新预设重建图像，修复了图像中被滑坡伪影模糊与退化的细节与边缘信息，提高了有限角CT图像的质量。同时在迭代过程中，通过小波紧框架变换算子抑制了噪声，进一步提高了有限角CT图像的质量。

技术领域

本发明涉及CT成像技术领域，具体涉及一种基于修复矩阵的有限角CT图像重建算法。

背景技术

CT(computed tomography，电子计算机X射线断层扫描)技术基于其不损坏被扫描物体内部结构的条件下重建出物体的内部结构信息，成为现代放射学中不可或缺的成像方法之一，已广泛地应用于医学诊断、工业无损检测等领域。在一些重要应用中，由于受到扫描环境与X射线剂量的限制，获取的投影数据通常是角度受限的，那么从获取的投影数据中重建的结果会受到滑坡伪影的影响。在重建图像细节边缘未被投影数据相切处会被滑坡伪影模糊和退化，角度缺失越多，模糊程度越大，对于医学图像，则会导致错误的医学诊断；对于工业图像，则会影响无损检测。

现有技术中的FBP(滤波反投影重建算法)、FDK、SART(Simultaneous AlgebraicReconstruction Technique)等图像重建算法得到的图像，由于没有考虑到角度缺失引起的滑坡伪影，导致CT图像质量较低。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明提出一种基于修复矩阵的有限角CT图像重建算法，提高了有限角CT图像的质量。

本发明采用的技术方案是一种基于修复矩阵的有限角CT图像重建算法。

在第一种可实现方式中，一种基于修复矩阵的有限角CT图像重建算法，包括：

步骤S1、确定先验信息集、系统扫描参数集和小波紧框架变换算子；

步骤S2、根据先验信息集构建修复矩阵，其中根据先验信息集采用优化模型进行建模，求解模型获得修复矩阵；根据系统扫描参数集获取系统矩阵，其中根据待重建目标的扫描角度范围，确定待重建目标的系统坐标，获得系统扫描参数集；

步骤S3、根据修复矩阵、小波紧框架变换算子、预设重建图像、预设滑坡伪影图像和第一预设辅助变量进行滑坡伪影图像更新，获得更新滑坡伪影图像；

步骤S4、根据系统矩阵、小波紧框架变换算子、更新滑坡伪影图像、预设重建图像和第二预设辅助变量进行重建图像更新，获得更新重建图像；

步骤S5、根据更新滑坡伪影图像和第一预设辅助变量获取第一更新辅助变量；

步骤S6、根据更新重建图像和第二预设辅助变量获取第二更新辅助变量；

步骤S7、将第一更新辅助变量作为第一预设辅助变量，将第二更新辅助变量作为第二预设辅助变量，将更新重建图像作为预设重建图像，将更新滑坡伪影图像作为预设滑坡伪影图像，重复执行若干次S3-S7，直到满足迭代终止条件。

由上述第一种可实现方式的技术方案可知，本发明的有益技术效果如下：

1.根据先验信息集构建修复矩阵，再根据修复矩阵、小波紧框架变换算子、预设重建图像、预设滑坡伪影图像和第一预设辅助变量进行滑坡伪影图像更新，获得更新滑坡伪影图像，根据系统矩阵、小波紧框架变换算子、更新滑坡伪影图像和第二预设辅助变量进行重建图像更新，获得更新重建图像。这样，通过修复矩阵更新预设滑坡伪影图像，进而根据更新预设滑坡伪影图像更新预设重建图像，修复了图像中被滑坡伪影模糊与退化的细节与边缘信息，提高了有限角CT图像的质量。