CT图像环形伪影去除方法

本书旨在系统地介绍CT图像环形伪影去除、超分辨率重建等若干问题的算法研究和典型应用，共分为7章内容。首先，阐述了CT图像重建原理，分析了CT图像中环形伪影产生原因，讨论了环形伪影去除的前处理与后处理方法。然后，提出了多种CT图像中环形伪影去除的新方法：基于L0范数滤波；基于单向变分和相对变分；基于L0约束单向变分模型；基于变分和低秩矩阵分解。进一步从深度学习的角度，研究了基于变分和生成对抗网络相结合的方法。最后，针对CT图像分辨率各向异性和硬件对分辨率提升的限制，提出了利用超分辨率增强来提升CT图像质量的方法。 本书可以作为信息技术、生物医学工程等专业科研人员和工程技术人员的参考用书，亦可作为相关专业研究生的参考教材。

李建武，博士，副教授，任教于北京理工大学计算机学院，计算机学会高级会员，自动化学会会员，IEEE会员。研究兴趣包括机器学习、图像与视频处理；在CVPR、AAAI、ACMMM、IEEE TIP、PR、自动化学报等国内外重要会议或期刊上发表论文50余篇；主持或参与国家重点研发计划、国家自然科学基金、北京市自然科学基金等项目10余项；主讲“程序设计方法与实践”“人工智能”“离散数学”等课程。 霍其润，博士，副教授，任教于首都师范大学信息工程学院，计算机学会会员。研究兴趣包括图像处理、机器学习；在国内外重要会议或期刊上发表论文10余篇；主持北京市教委科研计划项目，参与国家自然科学基金、北京市自然科学基金、首都师范大学交叉科学研究院引导课题等；主讲“操作系统”“操作系统实验”“C语言程序设计”等课程。 颜子夜，博士，高级工程师。研究兴趣包括人工智能、医疗影像设备；发表文章10余篇；作为主任设计师参与多排螺旋CT、DR探测器、C型臂等设备的研发；参与国家重点研发计划、国家自然科学基金6项。

第1章 绪论 1.1 研究背景及意义 1.1.1 CT技术的发展 1.1.2 CT系统图像的重建原理 1.1.3 CT系统的性能指标 1.1.4 CT伪影 1.1.5 环形伪影去除问题的研究意义 1.2 研究现状 1.2.1 基于数据采集时的去除方法 1.2.2 基于投影正弦图的前处理方法 1.2.3 基于重建图像的后处理方法 1.2.4 主流算法分析 1.3 环形伪影问题分析 1.3.1 环形伪影产生机理 1.3.2 环形伪影表现 1.3.3 笛卡儿坐标和极坐标 1.3.4 变分方法在图像处理中的应用 1.4 环形伪影去除的性能定量分析指标 参考文献 第2章 基于L0范数滤波的环形伪影去除方法 2.1 引言 2.2 环形伪影的幅值特性分析 2.3 基于L0范数的滤波方法 2.4 基于L0范数的环形伪影去除方法 2.4.1 处理流程 2.4.2 平滑伪影 2.4.3 伪影提取方法 2.4.4 实验结果 2.5 本章小结 参考文献 第3章 基于单向变分和相对变分的环形伪影去除算法 3.1 引言 3.2 基于相对单向变分的去除算法 3.2.1 环形伪影的边缘特性分析 3.2.2 相对全变分 3.2.3 去除算法实现 3.2.4 实验结果分析 3.3 基于单向变分和单向相对变分的去除算法 3.3.1 环形伪影的几何特性分析 3.3.2 结合RTv的单向变分模型设计 3.3.3 实验结果分析 3.4 本章小结 参考文献 第4章 基于L0约束单向变分模型的环形伪影去除算法 4.1 引言 4.2 模型设计 4.3 模型求解 4.4 算法步骤 4.5 实验结果分析 4.5.1 模拟数据实验