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內(nèi)容簡介

　　本書旨在系統(tǒng)地介紹CT圖像環(huán)形偽影去除、超分辨率重建等若干問題的算法研究和典型應用，共分為7章內(nèi)容。首先，闡述了CT圖像重建原理，分析了CT圖像中環(huán)形偽影產(chǎn)生原因，討論了環(huán)形偽影去除的前處理與后處理方法。然后，提出了多種CT圖像中環(huán)形偽影去除的新方法：基于L0范數(shù)濾波；基于單向變分和相對變分；基于L0約束單向變分模型；基于變分和低秩矩陣分解。進一步從深度學習的角度，研究了基于變分和生成對抗網(wǎng)絡相結合的方法。，針對CT圖像分辨率各向異性和硬件對分辨率提升的限制，提出了利用超分辨率增強來提升CT圖像質(zhì)量的方法。本書可以作為信息技術、生物醫(yī)學工程等專業(yè)科研人員和工程技術人員的參考用書，亦可作為相關專業(yè)研究生的參考教材。

作者簡介

　　李建武，博士，副教授，任教于北京理工大學計算機學院，計算機學會會員，自動化學會會員，IEEE會員。研究興趣包括機器學習、圖像與視頻處理；在CVPR、AAAI、ACMMM、IEEE TIP、PR、自動化學報等外重要會議或期刊上發(fā)表論文50余篇；主持或參與重點研發(fā)計劃、自然科學基金、北京市自然科學基金等項目10余項；主講“程序設計方法與實踐”“人工智能”“離散數(shù)學”等課程?；羝錆?，博士，副教授，任教于首都師范大學信息工程學院，計算機學會會員。研究興趣包括圖像處理、機器學習；在外重要會議或期刊上發(fā)表論文10余篇；主持北京市教委科研計劃項目，參與自然科學基金、北京市自然科學基金、首都師范大學交叉科學研究院引導課題等；主講“操作系統(tǒng)”“操作系統(tǒng)實驗”“C語言程序設計”等課程。顏子夜，博士，工程師。研究興趣包括人工智能、醫(yī)療影像設備；發(fā)表文章10余篇；作為主任設計師參與多排螺旋CT、DR探測器、C型臂等設備的研發(fā)；參與重點研發(fā)計劃、自然科學基金6項。

圖書目錄

第1章緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 CT技術的發(fā)展
1.1.2 CT系統(tǒng)圖像的重建原理
1.1.3 CT系統(tǒng)的性能指標
1.1.4 CT偽影
1.1.5 環(huán)形偽影去除問題的研究意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 基于數(shù)據(jù)采集時的去除方法
1.2.2 基于投影正弦圖的前處理方法
1.2.3 基于重建圖像的后處理方法
1.2.4 主流算法分析
1.3 環(huán)形偽影問題分析
1.3.1 環(huán)形偽影產(chǎn)生機理
1.3.2 環(huán)形偽影表現(xiàn)
1.3.3 笛卡兒坐標和極坐標
1.3.4 變分方法在圖像處理中的應用
1.4 環(huán)形偽影去除的性能定量分析指標
參考文獻
第2章基于L0范數(shù)濾波的環(huán)形偽影去除方法
2.1 引言
2.2 環(huán)形偽影的幅值特性分析
2.3 基于L0范數(shù)的濾波方法
2.4 基于L0范數(shù)的環(huán)形偽影去除方法
2.4.1 處理流程
2.4.2 平滑偽影
2.4.3 偽影提取方法
2.4.4 實驗結果
2.5 本章小結
參考文獻
第3章基于單向變分和相對變分的環(huán)形偽影去除算法
3.1 引言
3.2 基于相對單向變分的去除算法
3.2.1 環(huán)形偽影的邊緣特性分析
3.2.2 相對全變分
3.2.3 去除算法實現(xiàn)
3.2.4 實驗結果分析
3.3 基于單向變分和單向相對變分的去除算法
3.3.1 環(huán)形偽影的幾何特性分析
3.3.2 結合RTv的單向變分模型設計
3.3.3 實驗結果分析
3.4 本章小結
參考文獻
第4章基于L0約束單向變分模型的環(huán)形偽影去除算法
4.1 引言
4.2 模型設計
4.3 模型求解
4.4 算法步驟
4.5 實驗結果分析
4.5.1 模擬數(shù)據(jù)實驗