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一种基于区块匹配的图像域精准双能CT多材料分解方法

摘要

本发明公开了一种基于区块匹配的图像域精准双能CT多材料分解方法。基于人体组成材料有限性和同种材料内部灰度相似性,使用稀疏约束和边界保持作为正则化项,建立双能多材料分解的通用模型;首先使用区块匹配法寻找CT图像内像素块间相似性,将高相似度像素块划分为同一相似块组,然后根据相似块组和基材料之间的距离预先判断像素块中的材料组成并提取主成分;通过求解模型的简化和近似替代降低求解模型的复杂度;最后,使用预判的材料组成作为像素块的分解基,在分解基中求解目标函数进行多材料分解。本发明方法得到的基材料图像与直接分解的基材料图像相比,可以大幅度提升基材料分解精度,有效降低图像噪声。

著录项

  • 公开/公告号CN110390700B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-02-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN201910607536.2

  • 发明设计人 牛田野;薛一;

    申请日2019-07-05

  • 分类号G06T11/00(20060101);

  • 代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人刘静

  • 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

  • 入库时间 2022-08-23 11:33:04

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