小波域卷积稀疏编码的低剂量CT图像重建

随着CT成像技术的发展,其射线剂量明显降低,然而实现优质成像依然是低剂量CT研究领域中的重点问题.为实现低剂量CT的优质成像,减缓重建图像中伪影及噪声干扰,提出了一种小波域的卷积稀疏编码CT重建算法.该算法是利用预先构建的滤波器集,对重建图像中的小波域高频子带进行卷积稀疏表示,并引入到低剂量CT重建中以构造目标函数.通过重建图像更新和小波域卷积稀疏编码两个步骤的交替优化,实现重建目标函数的求解.在Shepp-Logan模拟数据、AAPM模拟数据与UIH真实数据上进行实验,并与全变差、字典学习、梯度正则化的卷积稀疏编码等进行对照分析,实验结果表明,所提算法可获得噪声伪影少、结构细节对比度高的重建图.最后,参数分析实验表明所提算法易实施且具有良好的参数稳健性.