[發明專利]圖像重建方法、計算機設備及計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201811529828.0
• 申請日: 2018-12-14
• 公開（公告）號: CN109685871B
• 公開（公告）日: 2020-07-24
• 發明（設計）人: 胡戰利;梁棟;趙獻昱;楊永峰;劉新;鄭海榮
• 申請（專利權）人: 深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06T11/60
• 分類號: G06T11/60;G06T5/00
• 代理公司: 深圳市銘粵知識產權代理有限公司 44304
• 代理人: 孫偉峰

1.一種圖像重建方法，其特征在于，所述圖像重建方法包括：

根據對目標對象進行掃描而采集的掃描投影數據獲取初始重建圖像；

對輸入圖像進行N次迭代處理，以獲得重建圖像，N≥2且N為正整數；

其中，第一次迭代處理中的輸入圖像為所述初始重建圖像，第q次迭代處理中的輸入圖像為第q-1次迭代處理后的輸出圖像，N≥q≥2且q為正整數；

其中，所述迭代處理順序包括：對輸入圖像進行降噪優化處理；根據降噪優化處理后的輸入圖像的各圖像塊生成各圖像塊對應的過渡字典和稀疏系數；根據過渡字典和稀疏系數生成新圖像塊；利用各新圖像塊更新輸入圖像，以得到輸出圖像；

其中，根據各新圖像塊并利用下面的式子更新輸入圖像，

其中，x_q表示第q次迭代處理后的輸出圖像，R_j表示從降噪優化處理后的輸入圖像中提取第j列的圖像塊的提取矩陣；表示R_j的轉置矩陣，表示對角矩陣；表示第q次迭代處理中的降噪優化處理后的輸入圖像的第j個新圖像塊；

利用下面的式子對輸入圖像進行降噪優化處理，

其中，表示第q次迭代處理中的降噪優化處理后的輸入圖像，x_q-1表示第q-1次迭代處理后的輸出圖像，β表示梯度下降的步長，Δx＝x_q-1-x₀；

其中，表示TV最小化其中的梯度下降方法中的最陡下降法公式，具體地，

其中，及x_q-1均由n行m列的像素點組成，n＞0，m＞0，n、m為整數，表示x_q-1中第i行第j列的像素點的像素值，n≥j＞0，m≥i＞0；的含義以此類推， ε表示分母中的一個很小的正數，用于避免任何奇點，優選地，0＜ε＜10^-5， 表示x_q-1中第i行第j列的像素點的梯度的大小，

2.根據權利要求1所述的圖像重建方法，其特征在于，根據降噪優化處理后的輸入圖像的各圖像塊生成各圖像塊對應的過渡字典和稀疏系數：

根據降噪優化處理的輸入圖像的各圖像塊獲得各圖像塊的過渡字典；

根據降噪優化處理后的輸入圖像的各圖像塊和各圖像塊的過渡字典并采用以下公式獲得各圖像塊的稀疏約束系數；

其中，表示第q次迭代處理中的降噪優化處理后的輸入圖像，由n行m列的像素點組成，n＞0，m＞0，n、m為整數，被按列順序分割成m個圖像塊，表示提取矩陣，用于提取的第j個圖像塊，m＞j＞0，j為整數；為的第j個圖像塊的稀疏約束系數；ρ為稀疏度限制因子；為的第j個圖像塊的過渡字典。

3.根據權利要求1所述的圖像重建方法，其特征在于，根據過渡字典和稀疏系數并利用下面的式子生成新圖像塊，

其中，第q次迭代處理中的降噪優化處理后的輸入圖像由n行m列的像素點組成，n＞0，m＞0，n、m為整數，第q次迭代處理中的降噪優化處理后的輸入圖像被按列順序分割成m個圖像塊，表示第q次迭代處理中的降噪優化處理后的輸入圖像的第j個新圖像塊，表示第q次迭代處理中的降噪優化處理后的輸入圖像的第j個圖像塊的過渡字典；表示第q次迭代處理中的降噪優化處理后的輸入圖像的第j個圖像塊的稀疏系數。

4.根據權利要求1所述的圖像重建方法，其特征在于，進一步地，200≤N≤500。

5.根據權利要求1所述的圖像重建方法，其特征在于，根據對目標對象進行掃描而采集的掃描投影數據獲取初始重建圖像的方法包括：

以不同角度對目標對象進行掃描，以采集掃描投影數據；

采用濾波反投影的方法對采集的掃描投影數據進行處理，以獲取初始重建圖像。

6.根據權利要求1所述的圖像重建方法，其特征在于，

采用CT掃描對所述目標對象進行掃描以獲取所述掃描投影數據。