基于 ROAD 和小波收缩的 MLEM 低剂量 CT 重建算法

• 作者: 刘祎 孙未雅 张权 张芳 桂志国 董婵婵 郝慧艳
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 低剂量 CT小波变换 图像重建 绝对差值排序 各向异性扩散
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 156-160,178
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5875字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.02.038

摘要

针对低剂量 CT （Computed Tomography）重建图像质量退化的问题，提出一种基于小波收缩和绝对差值排序各项异性扩散的 MLEM（Maximum Likelihood Expectation Maximization）低剂量 CT 重建算法。算法在每次迭代中首先采用 MLEM算法对低剂量CT 投影数据进行重建。由于各项异性扩散对噪声敏感，所以算法先对重建后的图像进行小波变换，再在更稳定的低频小波域进行基于绝对差值排序的各项异性扩散处理，对小波高频系数进行软阈值降噪处理。然后将降噪处理后的系数进行小波反变换，得到降噪后的图像。最后使用中值滤波对图像进行处理，从而消除脉冲噪声点。实验结果表明，与其他几种常用重建算法相比，该算法重建的图像信噪比更高，归一化均方误差更小，处理后的图像更清晰，即可以在抑制噪声的同时，较好地保持图像的边缘和细节信息。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂志国	中北大学信息与通讯工程学院	108	491	11.0	16.0
2	张芳	中北大学信息与通讯工程学院	11	59	5.0	7.0
3	张权	中北大学信息与通讯工程学院	48	259	9.0	13.0
4	刘祎	中北大学信息与通讯工程学院	43	182	8.0	11.0
5	郝慧艳	中北大学信息与通讯工程学院	14	64	5.0	7.0
6	董婵婵	中北大学信息与通讯工程学院	4	19	3.0	4.0
7	孙未雅	中北大学信息与通讯工程学院	4	17	2.0	4.0