基于字典学习和迭代算法的不完全投影重建算法

摘要

CT图像重建中关于不完全投影角度的重建研究是一个研究热点.将压缩感知中字典学习理论与CT重建算法ART迭代算法相结合,并用于CT图像重建中.本文字典学习方法中字典更新采用K-SVD(K-奇异值分解)算法,稀疏编码采用OMP(正交匹配追踪)算法.最后通过对标准Head头部模型进行不完全投影的仿真实验,实验结果验证了字典学习方法在CT图像重建中对于提高图像的重建质量和抑制噪声的可行性与有效性.