计算机应用

作者：刘宇, 张鹏程, 张丽媛, 刘祎, 桂志国, 张雪怡, 朱陈一菲, 汤豪威

单位：1.生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室（中北大学），太原 030051；2.中北大学 信息与通信工程学院，太原 030051

关键词：低剂量计算机断层扫描,Chambolle-Pock算法,低秩,全变分,图像重建

基金：山西省基础研究计划项目(20210302124403);山西省回国留学人员科研资助项目(2021?111)

针对全变分（TV）最小化方法在低剂量计算机断层扫描（LDCT）图像重建中易导致的图像过平滑和块状效应等问题，提出一种基于低秩与TV联合正则化的LDCT图像重建方法，以提升LDCT重建图像的视觉质量。首先，建立一个基于低秩与TV联合正则化的图像重建模型，从而从理论上获得更精确和自然的重建结果；其次，通过引入具有非局部自相似特性的低秩先验克服仅使用TV最小化方法存在的局限性；最后，采用Chambolle-Pock （CP）算法优化求解上述模型，以提高模型的求解效率，并保证模型能有效求解。在3种不同LDCT扫描条件下验证所提方法的有效性。在Mayo数据集上的实验结果表明，与PWLS-LDMM（Penalized Weighted Least-Squares based on Low-Dimensional Manifold）方法、NOWNUNM（NOnlocal Weighted NUclear Norm Minimization）方法和CP方法相比，在25%剂量下，所提方法的视觉信息保真度（VIF）分别提升了28.39%、8.30%和2.93%；在15%剂量下，所提方法的VIF分别提升了29.96%、13.83%和4.53%；在10%剂量下，所提方法的VIF分别提升了30.22%、17.10%和7.66%。可见，所提方法在消除噪声和条纹伪影的同时能保留更多的细节纹理信息，验证了所提方法具有较好的噪声伪影抑制能力。

来源：2025年第3期

《计算机应用》期刊编辑部

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