CT圖像超分辨率復(fù)原算法的研究.pdf

1、數(shù)字圖像在形成過程中由于受到運(yùn)動(dòng)模糊，點(diǎn)擴(kuò)散模糊和系統(tǒng)噪聲的影響而產(chǎn)生降質(zhì)，圖像超分辨率復(fù)原技術(shù)是指從一幅或者多幅低分辨率圖像中獲取一幅高分辨率圖像的技術(shù)，它能夠改善退化圖像質(zhì)量，提高分辨率，在醫(yī)學(xué)圖像、遙感和高清晰度電視等多個(gè)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景和十分重要的理論研究意義。 本文以提高CT圖像分辨率為目標(biāo)，主要研究基于集合理論的凸集投影算法和基于概率估計(jì)理論的最大后驗(yàn)概率算法，并圍繞著成像模型、病態(tài)問題的正則化以及MTF相關(guān)理

2、論展開研究。 對(duì)于經(jīng)典的凸集投影方法，雖然它具有很強(qiáng)的包含先驗(yàn)信息的能力，但在其迭代過程中，并沒有很好地處理不同圖像之間的細(xì)節(jié)融合。本文在經(jīng)典的凸集投影超分辨率算法基礎(chǔ)上引入小波變換，提出了一種將凸集投影與小波融合相結(jié)合的方法。對(duì)于最大后驗(yàn)概率算法，雖然它具有很強(qiáng)的超分辨率復(fù)原能力，但它對(duì)噪聲的抑制能力較弱，在信噪比較低的情況下，復(fù)原效果受到很大影響，因此，在原有算法的基礎(chǔ)上，引入馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)，對(duì)其鄰域內(nèi)的能量加以限制，并以此

3、作為懲罰函數(shù)，加入最大后驗(yàn)概率算法的迭代過程，從而起到抑制噪聲的作用。 在實(shí)驗(yàn)中，首先使用復(fù)原算法直接但對(duì)實(shí)際的CT圖像進(jìn)行復(fù)原，通過比較復(fù)原前后的MTF曲線的變化，來評(píng)價(jià)兩種算法提高分辨率的程度，然后進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，模擬模糊加噪的退化過程，以評(píng)價(jià)不同條件下的圖像復(fù)原效果。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與一般的凸集投影算法相比，基于小波融合的凸集投影算法能夠提高融合不同信息的能力，融合之后圖像細(xì)節(jié)更加豐富，圖像質(zhì)量較高；對(duì)于最大后驗(yàn)概率