[发明专利]一种迭代演化模型的CT图像稀疏重建方法有效
申请号: | 201910077590.0 | 申请日: | 2019-01-28 |
公开(公告)号: | CN109903353B | 公开(公告)日: | 2023-02-14 |
发明(设计)人: | 高红霞;罗澜;黄滨阳 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学 |
主分类号: | G06T11/00 | 分类号: | G06T11/00;G06F17/11 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人: | 陈宏升 |
地址: | 511458 广东省广州市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开了一种迭代演化模型的CT图像稀疏重建方法,包括以下步骤:采集固定投影角度范围或投影角度间隔达到设定值的稀疏投影数据;生成四个初始解:伪逆、随机值、全0值、全1值;通过随机漫步获得四组解集;对每一个解集中的每一个解进行有效性约束;依据适应度评价函数评价每组随机解集中的每一个解;按新型迭代演化模型对每一个解进行转移;根据基于凸优化的迭代算法对每一个解进行更新;依据适应度评价挑选每一组的当前最优解更新;判断是否达到最大迭代次数:若达到,则依据适应度评价选取最优解作为重建结果。本发明能够提高重建图像质量,减少重建伪影。 | ||
搜索关键词: | 一种 演化 模型 ct 图像 稀疏 重建 方法 | ||
【主权项】:
1.一种迭代演化模型的CT图像稀疏重建方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、采集固定投影角度范围或投影角度间隔达到设定值的稀疏投影数据;S2、生成四个初始解:伪逆、随机值、全0值、全1值;S3、通过随机漫步获得四组解集;S4、对每一个解集中的每一个解进行有效性约束;S5、依据适应度评价函数评价每组随机解集中的每一个解;S6、按新型迭代演化模型对每一个解进行转移;S7、根据基于凸优化的迭代算法对每一个解进行更新;S8、依据适应度评价挑选每一组的当前最优解更新;S9、判断是否达到最大迭代次数:若达到,则依据适应度评价选取最优解作为重建结果;若未达到,则返回步骤S3。
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