[發明專利]一種基于極大極小化的多目標有限角CT圖像重建方法

有效

• 申請號: 202011474025.7
• 申請日: 2020-12-14
• 公開（公告）號: CN112529980B
• 公開（公告）日: 2022-11-08
• 發明（設計）人: 王成祥;夏遠梅;趙克全;李國權;王艷
• 申請（專利權）人: 重慶師范大學
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00
• 代理公司: 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275
• 代理人: 趙榮之

本發明涉及一種基于極大極小化的多目標有限角CT圖像重建方法，屬于圖像重建領域。該方法包括以下步驟：S1：采集投影數據：S2：建立多目標有限角CT圖像重建模型；S3：有限角CT迭代重建；S4：輸出重建圖像。利用非下采樣輪廓波變換的多尺度、多分辨率分解和偽影方向性特點，設立非下采樣輪廓波變換的L0范數最小化和圖像梯度的L0范數2個優化目標，建立了多目標優化重建模型。采用該方法，能夠有效地抑制重建圖像的偽影和噪聲并保護圖像邊界，從而提高CT重建圖像的質量。

技術領域

本發明屬于圖像重建領域，涉及一種基于極大極小化的多目標有限角CT圖像重建方法。

背景技術

在有些特定的應用或掃描場景下，例如：C型臂CT(ComputedTomography)、長尺寸物體在役檢測等，只能夠在一定的角度范圍內采集投影數據，該掃描方式的重建問題稱為有限角CT重建問題。由于采集的數據不滿足精確重建的條件，傳統的濾波反投影重建算法將導致許多偽影出現在重建圖像中，致使有些重要結構信息丟失或被掩蓋，很大程度地影響無損檢測的精度或醫生的診斷。因此如何重建出符合醫生診斷要求或無損檢測標準的高質量圖像具有較大的實際意義。傳統的代數重建算法使得重建的圖像出現大量的偽影和失真現象。基于TV(TotalVariation)的圖像重建算法能夠有效處理稀疏角CT重建問題，但是應用到較小的有限角的掃描時，同樣重建圖像也會出現一定的偽影和失真。為了抑制偽影和保護邊界，余維引進圖像梯度L0正則化，該方法一定程度上能夠抑制偽影，進一步提高重建圖像的質量。王成祥等人利用小波變換的多尺度、多分辨率特點，將圖像小波變換的L0擬范數作為正則化來處理有限角CT重建問題，該方法能夠一定程度地提高重建圖像的質量。

公開號為CN 107978005A專利申請公開“一種基于保邊界擴散和平滑的有限角CT圖像重建算法”。該方法主要對重建圖像x，y方向分別進行梯度L0保邊界擴散修正來進一步提高重建圖像的質量，上述專利申請所述方法能夠保護邊界和消除線狀偽影。但是仍然存在如下的缺陷：(1)上述專利申請所述方法僅考慮圖像x，y軸進行梯度L0保邊界擴散修正，經過數據保真約束后進行圖像x，y軸梯度L0正則化約束，為了抑制偽影可能導致圖像過光滑，導致在對應缺少掃描角度的圖像細節丟失；(2)上述專利申請所述方法的圖像的梯度變換只有圖像的高頻部分高頻信息，缺少對低頻部分的正則化約束,也沒有考慮到偽影的多方向性特征；(3)從優化的角度來說，上述專利申請所述方法是一個單目標優化方法，沒有從多目標優化的角度去考慮優化多個指標。

公開號為CN 110717959A專利申請公開“基于曲率約束的x射線有限角CT圖像重建方法和裝置”。該方法主要對先重建出的圖像進行圖像梯度L0正則化稀疏約束，然后對稀疏約束的結果進行曲率約束。雖然上述專利申請所述方法考慮了2個優化指標，能夠進一步克服現有的有限角CT重建算法中邊界模糊或存在階梯效應問題。但是仍然存在如下的缺陷：(1)上述專利申請所述方法的圖像的梯度變換和曲率約束只有圖像的高頻部分高頻信息，缺少對低頻部分的正則化約束,也沒有考慮到偽影的多方向性特征；(2)從優化的角度來說，上述專利申請所述方法雖然考慮2個優化指標(圖像梯度L0約束和曲率約束)，但是用單目標優化方法分別來處理這2個優化指標，沒有直接從多目標優化的角度去考慮優化這2個指標；(3)這種單目標方法可能由于圖像梯度L0約束導致圖像過光滑，在對應缺少掃描角度的圖像細節丟失，以致后面的曲率約束指標無法恢復丟失的細節。