基于稀疏表示的不完全投影重建算法研究



基于稀疏表示的不完全投影重建算法研究

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基于稀疏表示的不完全投影重建算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-16页
· 课题研究背景及意义	第9-10页
· CT 不完全投影数据重建的国内外研究现状	第10-11页
· 稀疏表示和字典学习方法的国内外研究现状	第11-14页
· 稀疏表示的国内外研究现状	第11-13页
· 字典学习方法的国内外研究现状	第13-14页
· 论文的主要工作及结构安排	第14-16页
第二章基于全变差（TV）方法的 CT 不完全投影重建算法	第16-32页
· ART 算法介绍	第16-17页
· TV 算法介绍	第17-18页
· 基于 TV 方法的 CT 不完全投影重建算法	第18-22页
· ART-TV 算法	第18-21页
· ART-TV 算法的改进	第21-22页
· 仿真实验与结果	第22-29页
· 二维仿真实验	第22-26页
· 三维数据仿真实验	第26-29页
· 实际投影数据实验	第29-31页
· 本章小结	第31-32页
第三章基于字典学习方法的稀疏投影迭代重建算法	第32-50页
· 稀疏表示的基本理论	第32-33页
· 稀疏表示算法	第33-35页
· MP 算法	第33-34页
· OMP 算法(正交匹配追踪算法)	第34-35页
· 字典学习理论	第35-38页
· 字典学习模型	第35-36页
· 图像分块	第36-37页
· 字典学习方法流程	第37-38页
· 字典学习方法	第38-42页
· 选取初始字典	第39页
· MOD 算法	第39-41页
· K-SVD 算法	第41-42页
· 基于字典学习的稀疏投影迭代重建算法	第42-45页
· ART-DL 算法介绍	第42-43页
· ART-DL 算法实现步骤	第43-45页
· 实验结果与分析	第45-49页
· 仿真实验	第45-48页
· 实际投影数据实验	第48-49页
· 本章小结	第49-50页
第四章总结与展望	第50-52页
· 研究主要内容及成果	第50-51页
· 存在的问题及以后的工作展望	第51-52页
参考文献	第52-57页
读硕士学位期间发表的论文	第57-58页
致谢	第58-59 页

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