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OSEM重建算法及其改进算法的研究和比较 被引量:2
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作者 杨娟 王明泉 +1 位作者 石浪 侯慧玲 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第9期2524-2527,2538,共5页
使用OSEM算法重建CT图像,当子集水平选择较大时,重建图像收敛速度快,但会随迭代次数的增加发散;当子集水平选择较小时,重建图像收敛速度慢,图像的高频信息会丢失。为此提出将重建SPECT图像的Count-Regulated OSEM算法(CROSEM)应用于CT... 使用OSEM算法重建CT图像,当子集水平选择较大时,重建图像收敛速度快,但会随迭代次数的增加发散;当子集水平选择较小时,重建图像收敛速度慢,图像的高频信息会丢失。为此提出将重建SPECT图像的Count-Regulated OSEM算法(CROSEM)应用于CT图像的重建。对比CROSEM算法、OSEM算法和子集序列EM算法(SSEM)对Sheep_Logan模型和实际的固体火箭发动机模型的重建结果,对比重建图像的收敛速度、重建图像的质量以及算法子集水平选择的不定性。实验结果表明,CROSEM算法相比于其它两种算法,重建图像的收敛速度更快、质量更好,子集水平是一个固定值,其具有更好的实用性。 展开更多
关键词 图像重建算法 有序子集算法 子集水平 图像收敛速度 图像质量
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