基于混合先驗(yàn)的CT圖像重建研究
發(fā)布時(shí)間:2013/9/5 17:52:31
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【基于混合先驗(yàn)的CT圖像重建研究】
在圖像重建中,可以通過貝葉斯方法引入先驗(yàn)知識(shí)來抑制噪聲提高重建的質(zhì)量,提出了基于Gibbs先驗(yàn)和解剖中值先驗(yàn)混合的算法,該方法根據(jù)Gibbs先驗(yàn)分布和中值先驗(yàn)分布,先用基于Gibbs先驗(yàn)分布的算法多次迭代圖像,再結(jié)合解剖結(jié)構(gòu)先驗(yàn),將以后每次迭代后的圖像分割成不同的區(qū)域,將分割后的圖像像素運(yùn)用于中值先驗(yàn)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,在相同條件和迭代次數(shù)下,該方法重建出來的圖像更清晰,圖像的相關(guān)系數(shù)比用Gibbs先驗(yàn)方法和中值先驗(yàn)方法重建出的圖像的大。從實(shí)際實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)上看,該方法重建的圖像噪聲更小,邊緣更清晰。
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