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在使用CT进行图像重建的过程中,需要在不同角度下对目标对象进行采样,然后利用图像重建算法生成重建结果,由于采样的数据越多,重建速率越慢,往往需要在不完全的采样角度下对图像进行重建,即稀疏重建。为了对传统稀疏重建算法的迭代速度进行改进,在传统bregman图像重建算法的基础上提出了一种新的加速迭代算法。该算法以bregman算法为框架,结合自适应梯度下降算法和图像修正算法,从而实现了稀疏角度下的快速重建。实验结果表明,新的加速算法对在成像效果上具有比较好的结果,且收敛速度明显加快。