基于改进群稀疏正则化的稀疏角度图像重建

来源：计算机技术与发展杂志2024年第03期北京时间：

作者：魏志晴;郑文康;白艳萍*;谭秀辉;程蓉;胡红萍;王鹏

摘要：计算机断层扫描(Computer Tomography,CT) 是临床医学中广泛使用的医学图像,可以清楚地显示人体的精细结构细节,为医生诊断疾病提供很大帮助。 通过最近的研究表明, 基于群稀疏正则化的联合代数重建技术 ( SimultaneousAlgebraic Reconstruction Technique,SART)重建在稀疏角度采样背景下可以获得较好的性能。 然而,群稀疏正则化在去掉伪影的同时,可能将边缘或细节过度平滑,使得对比度降低,无法获得符合人类视觉效果的高分辨率图像。 因此,该文提出了一种基于改进群稀疏正则化的稀疏角度图像重建方法。 首先对稀疏角度下的 Shepp-Logan 模型进行 SART 重建,再利用群稀疏正则化去除图像伪影,最后利用滚动引导滤波( Rolling Guided Filtering,RGF) 进行对比度提升,再次作为 SART的输入进行迭代。 实验结果表明,该方法在视觉上以及 PSNR( Peak Signal-to-Noise Ratio) ,MSE( Mean Squared Error) 和FSIM ( Feature Similarity) 上均优于其他算法,并且在迭代初始阶段就具有较好的收敛性能。

关键词：稀疏表示;联合代数重建技术;滚动引导滤波;稀疏角度;图像重建