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CT图像重建的解析类经典算法为滤波反投影(FBP),其中的滤波环节对于重建质量的影响至关重要,通常情况下滤波函数都是将斜坡函数直接加矩形窗,而理想的矩形窗是造成Gibbs现象的根源所在,Gibbs现象使重建图像出现震荡,不够平滑。根据无穷级数求和理论,将函数展开成级数部分和形式后,可以进一步求解出部分和的算术平均值,该函数即是具有更优收敛性的费耶核(Fejes),本文根据这一理论,提出了一种改进的滤波方法,尝试利用费耶核较好的收敛性来克服Gibbs现象。实验结果表明该方法可以获得更加平滑的结果,对于图像质量的改善取得了明显的效果。 相似文献
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CT图像重建中滤波函数的优化 总被引：1，自引：0，他引：1
CT图像重建的解析类经典算法为滤波反投影(FBP),其中的滤波环节对于重建质量的影响至关重要,通常情况下滤波函数都是将斜坡函数直接加矩形窗,而理想的矩形窗是造成Gibbs现象的根源所在,Gibbs现象使重建图像出现震荡,不够平滑.根据无穷级数求和理论,将函数展开成级数部分和形式后,可以进一步求解出部分和的算术平均值,该函数即是具有更优收敛性的费耶核(Fejes),本文根据这一理论,提出了一种改进的滤波方法,尝试利用费耶核较好的收敛性来克服Gibbs现象.实验结果表明该方法可以获得更加平滑的结果,对于图像质量的改善取得了明显的效果. 相似文献
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