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角度受限下稀疏投影数据的改进粒子群随机CT重建

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摘要

计算机断层成像中X射线的采样范围和数量受限时,得到的稀疏投影数据完备性很低,重建算法的搜索空间巨大。基于凸优化思路的迭代求解算法及其改进采用固定搜索路径,难以在有限时间内收敛至全局最优解;粒子群优化具有全局搜索能力,但计算成本和存储代价太高。为解决这类不完备投影数据的重建问题,本文提出基于粒子群优化的随机稀疏重建算法。首先,通过随机策略生成具有多样性的初始种群,保证算法的搜索能力;其次,随机选择梯度下降或基于个体历史最优解和全局历史最优解的随机方向进行迭代,兼顾了算法效率和搜索方向的多样性;最后,基于适应度评价,有针对性地重新生成随机初始种群,强制跳离局部最优。针对角度受限下无噪声和含噪声的稀疏投影数据的重建实验显示,本文算法与常见的凸优化迭代和粒子群优化算法相比,既保证了算法效率,又在重建质量和算法鲁棒性上有明显的优势。

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补充资料

DOI:10.3788/aos201838.0111003

作者单位:

    华南理工大学精密电子制造装备教育部工程研究中心
    华南理工大学自动化科学与工程学院
    华南理工大学自动化科学与工程学院
    华南理工大学自动化科学与工程学院
    广州大学机械与电气工程学院

引用该论文

高红霞,罗澜,骆英浩,陈展鸿,马. 角度受限下稀疏投影数据的改进粒子群随机CT重建[J].光学学报,2018,38(1):0111003.