CT有限角度算法的比较研究

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CT稀疏角度图像投影重建的CQ算法研究

，
ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｉｍａｇｅｒｅｃｏｎｓｔｕｃｒｔｉｏｎ；Ｓｐｌｉｔｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｐｒｏｂｌｅｍ（ＳＦＰ）；Ｓｐａｒｓｅａｎｇｕｌａｒ；Ｂｌｏｃｋｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｐｈｙｓｉｃａｌｍｅａｎｓ．ＴｈｅｎａｂｌｏｃｋｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅＣＱａｌｇｏｉｒｔｈｍｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＣｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅＳｈｅｐｐ—Ｌｏｇａｎｍｏｄｅｌａｎｄ
ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｉｔ，ａｐｐｌｙｉｎｇＣＱｏｒｉｔｓｍｏｄｉｉｆｅｄａｌｇｏｉｒｔｈｍｓｃａｎｈａｖｅｂｅｔｔｅｒｒｅｓｕｌｔｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｒｅｅｘｉｓｔｓｌｏｗｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ
关键词：图像重建；分裂可行问题；稀疏角度；分块逐次算法
中图分类号：ＴＰ３０１．６文献标识码：Ａ
ＳｐａｒｓｅＡｎｇｕｌａｒＣＴＩｍａｇｅＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉ０ｎ
ｔｈｒｏｕｇｈｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ，ｗｅａｎａｌｙｓｅｄｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｒａｔｅａｎｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｐｒｅｃｉｓｉｏｎｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃａｓｅｓ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅｗｅｈａｖｅｅｎｓｕｅｄｔｈａｔｃａｓｅ２ａｎｄｉｔｓｍｏｄｉｉｆｅｄａｌｇｏｉｒｔｈｍｃａｎｏｂｔａｉｎｔｈｅｂｅｓｔｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ．

CT机X射线辐射剂量的影响因素及控制方法

CT机X射线辐射剂量的影响因素及控制方法CT在现代医学诊断领域中具有不可替代的地位，CT照射产生的辐射剂量已经引起大众和医疗界的极大关注。

不同的方法都可以提高CT射线的使用效率，减小射线的辐射量，同时不降低CT检查图像的分辨率。

该研究在这些方法的基础上，从临床实际的角度对他们进行总结和评述。

标签：CT；剂量；控制1 CT的理论基础CT-是计算机断层扫描成像技术的简称，其特点是可以在不破坏物体自身组成结构的条件下，依据从物体周围所获得的某些物理里量，比如X射线强度，电子束强度，波动速度等，应用相关的数字信号获取技术及处理放在，在一定的算法基础上，通过计算机内部的CPU和GPU对获得的数字信号进行物体特定的层面的图像重建，图像可以以二维及三维立体的表现形式出现。

CT成像技术的理论算法基础是数学家Radon于1917年提出的Radon变换理论。

Randon理论的基本原理就是对于已知入射角的投影函数能够重建出唯一的二维图像函数f（x，y）。

以此理论为基石，断层成像技术得到了迅速的发展首当其冲的应用到医疗诊断领域，当代医学诊断图像技术也得到了极大的发展。

随着CT技术与其他学科的不断融合，CT在物质检测方面的巨大优势使得其在工农业，地质勘探，安全工程等领域不断得到应用。

2 CT的结构组成CT机主要由三个主要部分组成，分别是：扫描部分，计算机处理部分，显示和存储部分。

X射线发射源，探测器、扫描支架组成了扫描部分。

计算机处理部分负责处理由扫描部分的得到的数字信号，然后进行数据的运算和存储，最后生成重建后的图像。

经重建后的CT图像通过存储设备存储到CT机中，并随时通过显示系统进行显示。

CT机成像的过程可以概括如下：利用X射线对扫描对象的某一特定部分某一厚度的层面进行扫描处理，穿过该物体的X射线被探测器所接受，通过内部变化转化为可见光信号，再由光电转换器转换为电信号，通过数字信号采用器将模拟电信号采样转化为数字信号，利用计算机处理得到的数字信号。

《稀疏角CT重建的算法研究》范文

《稀疏角CT重建的算法研究》篇一一、引言计算机断层扫描（Computed Tomography, CT）技术是现代医学影像诊断的重要手段之一。

然而，传统的CT重建算法在处理高噪声和低对比度的图像时常常面临挑战。

近年来，稀疏角CT 重建算法因其出色的噪声抑制和细节保留能力，逐渐成为研究热点。

本文将详细研究稀疏角CT重建的算法，分析其原理、特点及优劣，并通过实验验证其有效性。

二、稀疏角CT重建算法原理稀疏角CT重建算法是一种基于稀疏约束的优化算法，其核心思想是在重建过程中引入稀疏性约束，以增强图像的细节表现和噪声抑制能力。

该算法主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：通过旋转X射线源和探测器，获取物体不同角度下的投影数据。

2. 图像重建：利用稀疏性约束，通过优化算法从投影数据中重建出物体内部的断层图像。

3. 迭代优化：通过迭代优化过程，逐步提高图像的分辨率和信噪比。

三、稀疏角CT重建算法特点及优劣分析1. 特点：（1）稀疏性约束：稀疏角CT重建算法通过引入稀疏性约束，使得重建图像在保持细节的同时，有效抑制噪声。

（2）高分辨率：该算法通过迭代优化过程，逐步提高图像的分辨率，使得重建图像更加清晰。

（3）稳定性好：该算法对不同噪声水平的图像具有较好的稳定性，能够在一定程度上提高图像的信噪比。

2. 优劣分析：（1）优点：稀疏角CT重建算法在处理高噪声和低对比度的图像时表现出色，能够有效提高图像的分辨率和信噪比。

同时，该算法具有较好的稳定性和鲁棒性，适用于各种复杂场景。

（2）缺点：该算法的计算复杂度较高，需要较长的计算时间。

此外，对于某些特殊结构或材料，可能存在重建误差。

四、实验验证为验证稀疏角CT重建算法的有效性，我们进行了以下实验：1. 数据准备：收集一组含有噪声和低对比度的CT图像数据。

2. 实验设计：分别采用传统CT重建算法和稀疏角CT重建算法对同一组数据进行处理。

3. 结果分析：对比两种算法处理后的图像质量，包括分辨率、信噪比等指标。

Kirchhoff积分叠前时间偏移全方位角度道集生成方法与实现

取汇聚后的波场值作为成像结果便实现了 K-PSTM。在时间域，（1）式可以表示为：
1 cos U
V
I r, t = 0 2
dA
RV
t
(x, t)
R
U(x, t) R t t0 V
（2）
其中：A 为地表处炮点和检波点的分布范围；θ是从成像点到一个接收点时地震波传播所沿射线的出射角；V 为地震波传播速度，R 代表反射点到检波点时地震波所走过的距离；
要的全部共中心点地震数据。该地震数据对于
三维大规模工区，数据量级比较大，需要一定
数量的集群节点内存来分散存储，否则可能因
为内存不足而影响计算效率或无法计算。在成像阶段，由于一次只对一条线进行成
像，即使分选到全方位角、反射角，成像体的
规模仍旧是可控的，也不会需求太大内存而造
成无法计算。在所有进程对某条线成像完成后，
PS
, psx , psy psz
TS x
,
TS y
,
TS z
（4）
PR
prx , pry , prz
TR x
,
TR ,
y
TR z
利用 PS 和 PR 可计算得到入射角γ和散射方位角φ：
2
=a
（5）（6）
=
arccos
入射角γ（散射张角的一半）和散射方位角
图 1 散射点处地震波传播角度示意图
（即局部入射与散射慢度所在平面的方位 Fig.1 Sketch of seismic wave transmission
角）。入射与散射慢度矢量和 PM 称为照明矢
angle at a scatter point

《大学计算机--计算思维视角》 CTchar02

24
计算理论计算模型
2.2 计算理论
1995年度的图灵奖授予加州大学伯克利分校的计算机科学家 Manuel Blum，他是计算复杂性理论的主要奠基人之一。
Blum与前述两人互相独立地进行着相关问题的研究，并完成了他的博士论文：A machine independent theory of the complexity of recursive functions (与机器无关的递归函数复杂性理论)，论文提出了有关计算复杂性的4个公理，被称为布卢姆公理系统。目前，可计算理论的绝大部分结果都可以从这个公理系统推导出来。
2.2 计算理论
4.可计算理论的意义
➢ 计算学科的一个基本结论是不可计算的函数要比可计算的函数多得多。
➢ 虽然许多问题是可判定的，但更多的问题是不可判定的。
➢ 例如：停机问题和波斯特对应问题都是不可判定的。
17
计算理论计算模型
2.2 计算理论
2.2.3 停机问题
停机问题是目前逻辑数学的焦点和第三次数学危机的解决方案，它是重要的不可判定问题。
计算理论计算模型
2.2 计算理论
4.可计算理论的意义
➢ 可计算性理论的基本思想、概念和方法被广泛应用于计算科学的各个领域。
➢ 数学模型的建立方法在科学、工程、技术领域中被广泛采用。
➢ 递归的思想被用于程序设计、数据结构和计算机体系结构。
➢ λ演算被用于研究程序设计语言的语义。
16
计算理论计算模型
1936年，Turing发表“论可计算数及其在判定问题中的应用”论文中提出一般性停机问题的不可判定性，并用形式化方法证明其为一个不可计算问题。
一般性的停机问题：对于任意的图灵机和输入，是否存在一个算法，用于判定图灵机在接收初始输入后可达停机状态。若能找到这种算法，停机问题可解；否则不可解。

有限角度CT图像重建算法综述

(6 )
这也是代数/统计迭代重建解决有限角度问题的基本思路因此 ART SIRT 和 PWLS 等代数迭代方法[19]与 ME EM ML 以及 Bayesian 估计等优化准则[20] 以及基于图像平滑边缘保持等的正则化条件都可以应用到有限角度的图像重建中[21]
２．３约束条件
除了一般意义的重建图像非负有界重建图像区域有限投影数据对称等一般意义的先验知识
的处理方法待重建图像的一种估计可以表示为
f = A+ g = (AT A)−1 AT g.
(3 )
它是最小化 Af − g + f 的解可以采用截断 SVD 来逼近 A+ 如果考虑奇异值太小时数值不
2
2
稳定可以采用 Tikhonov-Phillips 方法[4]
A+ = (AT A + γ I)−1 AT = AT (AT A + γ I)−1.
２．２．１矩阵求逆
若系统矩阵为A 待重建图像为 f 投影数据为 g 则
制作者(版权所有):《
》编辑部,
48
CT 理论与应用研究
15 卷
Af = g.
(2 )
直接求逆是有困难的 A 可能是不可逆或者是病态的广义逆(Penrose-Moore)是一个比较常用
代最终以(1− λi )n 的速度收敛到 fˆ
其中
{λi} 是CB 的特征值
并且0
<
λi
<
[13]
1
虽然理论上 GP 算法收敛但是其收敛速度很慢改进 GP 算法的收敛性是人们研究的重点
Salomon 在 2004 年提出了通过选择适当的正交投影来加快 GP 算法的收敛[14] 张兆田等在 2004 年

CT技术的发展,最详细!

CT技术的发展自从 Godfrey N Hounsfied发明 CT至今，CT技术应用到医学临床已有30余年的历史.从最早只能扫描头部到能用于全身各个部位检查，从单层非螺旋CT到多层螺旋 CT（T技术的发展突飞猛进，尤其是近十年来，更为迅速，平均每2—3年就有一个比较大的进展.本文仅就近10年来CT技术的发展做一回顾。

一、CT成像技术的发展CT的出现是传统X线摄影和计算机技术结合的结果,将影像检查技术带人一个新的划时代的阶段.CT应用到医学临床已有30多年的历史。

这期间CT的硬、软件技术经历了几次大的革命性进步，一次是1989年CT在传统旋转扫描的基础上，采用了滑环技术和连续进床扫描,滑环技术使扫描装置可顺一个方向作连续旋转,配以连续进床,扫描轨迹呈螺旋状，因而得名螺旋 CT（helical或spiral CT）。

另一次是 1998年多层螺旋CT的问世,使得机架球管围绕人体旋转一圈能同时获得多幅断面图像,开创了容积数据成像的新时代.这两次革命性的进步在CT发展史中成为重要的里程碑。

1998年多层螺旋CT问世后，CT的扫描技术和临床应用都呈现加速发展的态势，几乎每年都有一个新的多层螺旋CT产品出现，4层、6层、8层、10层、16层螺旋CT等等。

2003和2004年RSNA（北美放射年会)上，各个公司厂家又纷纷推出32、40、64层CT,成为目前CT 发展的焦点。

近十余年来，从非螺旋 CT到螺旋 CT、单层CT到多层CT,CT主要的硬件技术变化表现在其探测器、球管、计算机系统以及伪影校准算法的不断进步上。

1．探测器技术的发展最早的单层CT探测器覆盖宽度只有10mm,最薄物理采集层厚也只能达到10mm。

多层螺旋CT 采用了阵列探测器，每一单列的探测器采集层厚可达到亚毫米，阵列探测器的组合覆盖宽度最早达到20mm甚至32mm;而现在64排CT的覆盖宽度可达40mm，最薄物理采集层厚依据不同厂家可做到高分辨率的亚毫米层厚0．5或O．625mm。

第二节 CT图像

人体内密度不同的各种组织的 CT值一般位于-1000Hu～+1000Hu 的2000个分度之间（图3-1）。在实际工作中可以用测CT值的方法，大体估计组织器官的结构情况，这样就有了一个简便的量化指标。此外还可以根据CT值选择阈值进行图像后处理，根据CT值进行实时增强监视及骨密度测定等。但是，CT值并不是恒定的，它受X 线管老化、电源状况、扫描参数、温度及邻近组织等因素影响，因此在诊断中CT值只能作为参考，而不能作为诊断主要依据。
人体常用的 CT值
类别水脑脊液血浆水肿脑白质脑灰质血液血块肝脏
CT值（Hu）
0±10
类别
脾脏胰腺肾脏胆囊脂肪钙化空气肌肉骨骼
CT值（Hu）
50～65或略低
3～8 3～14 7～17
25～32 30～40 13～32 64～84 50～70
45～55 40～50 10～30
• CT图像有较高的密度分辨力，其X线吸收系数的测量精确度可达 0.5% ，能分辨密度差异较小的组织，能清楚地显示人体某些器官的解剖结构和器官内密度发生变化的病变组织。 • CT图像的数据采集后，可对其进行图像后处理。尤其是螺旋扫描的容积数据，可改变算法，进行重建。能对横断层面像进行多维、多平面的各种类型的重组(reformation)，从任意角度，全方位观察影像，对病变的定位、定量、定性更准确。在重组图像中，不同密度的组织可以用不同的伪彩色显示，图像更生动。
• 2.CT值和灰阶 CT值(CT number)是简便的量化指标。在研究CT图像时，人们关心各组织结构内的密度差异，即相对密度。如果某一组织发生病变其密度就会发生变化，这对CT诊断有很大价值。但比较和计算各组织对X线的吸收系数非常繁琐，于是亨氏(Hounsfield)把X线的吸收系数换算成CT值，单位是Hu(Hounsfield unit)。亨氏定义水的CT值为OHu，其它不同密度组织都与它进行比较。密度大于水的为正值，如骨皮质CT值为+1000Hu；密度小于水的为负值，如空气的CT值为-10OOHu。

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ａａｔｅｙ．ｄｐｉｌｖ
Ａｎｄ
ｔｅｈｎ
ａｐｏｉｔｐｒｘｍａｅ
ｒｃｎｔｃｉｎｅｏｓｕｒｔｏ
ＺＥｕｎｃｉＬＵｉｏｇＸｎ，ＡｉｇｉＨＮＧＹａ —ａ，ＩＺ— ｎ，ＵＥＹｉＴＮＧＬｎ－ｅｌｇｊ（ｏｔｎｖｒｉ，ａｕｎ００５，ｈｎ）ＮｒＵｉｓｔＴｉａ３０１ｉｈｅｙｙＣａ
ｏａｉｂｅｐｔｈｉｒｐｓｄｆｖｒａｌｉｓｐｏｏｅ．Ｖａｉｂｅｐｔｈｓｉｌｃｎｃｎｃｒｌｉｐｒｓａａａｃａ
ｃａｇｓａｅｄｐｎｉｇｏｈａｅｏｊｃｍｐｏｅｔｅｈｎｅｈｐｅｅｄｎｎｔｅｔｇｔｂｅｔｒ，ｉｒｖｈ
ｐａｔａ，ｎｔｅｎｎｓｎａｉｌｒｊｃｒｓｈｖｅｎｒｃｃｌｍａｙｏｈｒｏ —ｔｄｒｓｒａｔｉａｅｂｅｉａｄｐａｔｅｏｅ
ｐｏｏｅ．ｎｒｓｏｓｏｔｉｉａｉｎｔｅｉｅｕａｐｒｌｓａｒｐｓｄＩｅｐｎｅｔｈｓｓｔｔｏ，ｈｒｇｌｒｓｉｃｎｕｒａ
（ｙ）∑对于每一个象素，通过考虑经过它的一条射线来修正其所对应的方程，从而达到修正该象素的目的；而ＳＲ算法中对于每一个象素，利用经过该象素的所有射线ＡＴ的修正值来确定对这一个象素的平均修正值，用这一修正的
参考文献
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生．０．（）３４．２３１１： —４０２４［］ａｌＷｉｓｎ，Ｂｎ，ｖｂＲｒｋ￣ＢｎｒＳｈｅｚａｄ２ＫｒｅｅｔａｈＮＮａａ，Ｄｕｌ，ｍｎｅ，ｃｕｔ，ｎＫ．ａＯ．
法的较研藏
郑源彩刘子龙
化技术在显示器或其他介质上显示出来，在辅助医生诊
变换法等。在Ｃ（ｏｕｅｉｅｍｏｒｐｙ￣建算法中，Ｔｃｍｐｔｒｄｔｇａｈ）ｚｏ
一
开始就把连续的三维图像ｆｘＹｚ离散化。整个图像（，，）把
电邮：ｚｅｇｕｎａ＠ｓａｃｍｈｎｙａｃｉｉ．ｎｏ
改进，其重建图像相对之前两种算法更为清晰，可以更好地抑制图像的边缘伪影，图像平滑度高，误差也较小，使得重建效果更接近原始图像。
［］３黎晖．Ｔ迭代重建算法的加速方法研究［．ＣＤ】江苏：东南人学．０．２８０【］４庄天戈．Ｔ原理与算法［．ＣＭ］上海：上海交通大学出版社，９２１９．
［］ｕｉ，ＩＯｓｅ，．ａｄＦｔｍｉＥ，ｎｉｅｒｏａａｉｉｎｂｓｄ５ＲｄｎＬ．．ｈｒＳ，ｎａｅ，．Ｎｏｌａｔｌｒｔａｅ，ｎｔｖａｏｎｉｅｒｍｏａａｏｉｍｓＪ，ｈｓａ１９，６：２９２８ｏｓｅｖｌｌｒｈ［］ＰｙｉｌｇｔｃＤ，９２０５ —６．
（接２上Ｏ页）
ＳｉｂｅｆｒｎｅｖｎｉｎｌｒｃｄｒｓＪ，ＥｒｎａｔｎｎＭｅｉａｕｔｌｏｔｒｅｔａＰｏｅｕｅ［］ＥＥＴａｓｃｉｓｄｃｌａＩｏＩｏｏ
Ｉｇｎ，００１（）３１４３ｍａｉｇ２０．９５：９ — ０．
表示投影矩阵（规定了象素布置与射线的几何结
构，就能求出，且是稀疏矩阵）；Ｗ—表示测量误差和附加噪声。重建过程是根据一个测量矢量Ｐ估计，估计是通过要求和Ｗ满足指定的最优准则来进行的。
ｓａｎｎｐｅ，ａｄｈｖｉｈｒｔｅａｄｓａｅｒｓｌｔｎＩｃｎｉｇｓｅｄｎａｅｈｇｅｉｎｐｃｅｏｕｉ．ｎｍｏ
ｔｓｐｐｒｗｏｖｒｂｅｐｔｅｃｌｔｊｃｒｕｃｏｓａｅｈａｅ，ｔａｉｌｉｈｈｌａｒｅｔｙｆｎｔｎｒｉａｃｉａｏｉ
平均值替代该象素值。
从而，列重建法可转化为离散重建问题：对于给定的系 “
投影测量矢量Ｐ，估计其图像矢量 ” 。若离散重建问题解的
估计值为ｘ，则记被重建图像的估计公式为：
厂＝ｊ ∑ｘｊ — ｂ
，
．
ｚ表示＿，）离散值，每个象素内部（，，））厂（ｚ的且Ｙｚ为
ｂ２
．
…
，
６，何图像能够由其线性组合表示。』）任对 × ×
ｊ
勰露辫
Ｒｅｅｈ＆。ｅｅ。ｍｓａｅｖｐ
下，ＲＡＴ重建的图像较为模糊，缘伪影也较为严重；ＡＲ边ＳＴ作为ＡＴ的改进，其重建效果较ＡＴ好，但还是不很理想，ＲＲ
图像轮廓也较为模糊；Ｔ－ＡＲ而ＶＳＴ作为ＳＴ的更进一步的ＡＲ
其中， —表示一个三维矢量：
Ｐ —表示测量矢量；
—
以ｇｅｐＬｇｎ头部模型为例，该物体大小为２６２６２６ｈｐｏａ５ｘ５ｘ５，
切图片大小为１８１８２ｘ２，灰度级别为０２５对３０个投影￣５，６
（４）
Ｔ－ＡＲＶＳＴ算法则是在ＳＲＡＴ算法的基础上，引进总变差
（ｖ）最优准则，通过改变其松弛因子，运用数值外插法，Ｔ
使得该算法以更快的速度收敛。
然而，实际运用中，图像矢量往往不容易直接得到，在而且在实际的测量中，测量误差不可避免，噪声的影响也不可忽视。因此，我们对理想状态下的投影重建问题ｐＡ＝ｘ加
在投影数据缺失，投影角度受限的情况下，常采用代数
重建算法（Ｒ，但ＡＲ由于其运行速度较慢，耗费时间ＡＴ）Ｔ较多，许多研究者将其进行改进，提出了联合代数重建算法（ＡＴ）及Ｔ－ＡＲＳＲＶＳＴ算法【等，从而提高其运行速度，改５１善其图像质量。其中，
角度进行等问距扫描，每个投影方向的探测器个数为１８。２个运用ＡＲＴ，ＳＲＡＴ及Ｔ－ＡＴ算法在有限角９。ＶＳＲＯ的仿真实验
切片如图１示。所
三、ＡＴ算法及其改进算法的比较Ｒｃ形臂ｘ射线机凭借其高精度的成像质量及其使用的方便与安全性，得到了医学界的广泛应用。但在实际的医学临床运用中，由于Ｃ臂机自身的特点所限，实验过程中出现几
四、实验结果
入误差矢量Ｗ，得到新的投影重建公式：
Ｐ＝Ａｘ＋Ｗ（）５
Ｃ形臂ＣＴ重建就是根据一系Ｙ－维投影图像计算出目０标物体的三维数据，能够为我们提供感兴趣区域的形状、密
度、强度等＿、准确的信息，基于以上分析，本仿真实验辛富
Ａｂｔｃ：Ｃ— ｒＸａｃｉｅｒｉｇｕｅｍｏｅｎｓｒｔａａｍｒｙｍａｈｎｓａｅｂｅｎｓｄｒａｄｍｏｅｗｉｅｙｉｄｃｌｃｉｉｆｅｄｒｄｌｎｍｅｉａｌｃｉｌ．ＡｓｔｅｃａａｔｒｓｉｓｏｎｈｈｒｃｅｔｆｉｃＣ— ｒｍａｈｎｓｉｆｒｎｅｓｔａｕｓａｄｓａｅｒｏａｍｃｉｅ，ｄｆｅｅｔｄｎｉｖｌｅｎｈｐｓａｅｇｔｙ
“ ）寿））＋＝）
ＳＴ迭代公式为：ＡＲ
（６）
（，＝ｊｙ）ｚ ∑ｘ，Ｚ，）ｂ，
常简记为：
式中，，Ｙ）一厂，ｚ在第／，个象素内的平均值，（）式２通
“
寿ｐ）景Ｌ
上述两个公式的区别主要在于修正因子的选取问题上，
Ｗ．ｅｓｌｒＥｎｎｅ３Ｄ— ｃｎｓｒｔｏｇｒｔｍｏＡｒＳｓｅｓＳｉｓｅ，ｈａｃ－ＲｅｏｔｕｃｉｎＡｌｏｉｈｆｒＣ— ｍｙｔｍ
× × Ｙ × × × Ｘ× × × × × × × Ｙ × × ×
刘子龙，中北大学硕士研究生，研究方向：信号处理
薛迎，中北大学硕士研究生，研究方向：ＣＴ图像处理