文摘
我们提出一个新颖的金属工件还原方法基于分数阶曲率驱动扩散模型对x射线计算机断层扫描。我们的方法对投影数据用金属区域作为受损形象,利用分数阶curvature-driven扩散模型来恢复丢失的信息引起的金属。数值方案我们的方法也进行了分析。我们使用峰值信噪比作为参考措施。仿真结果证明我们的方法达到更好的性能比现有的投影插值方法,包括线性插值和全变差。
1。介绍
减少金属工件(MAR)仍然是一个主要的挑战在x射线计算机断层扫描(CT)图像<一个href="#B1">1一个>- - - - - -<一个href="#B6">6一个>]。高密度物体,比如一个金属物体,x射线的衰减只允许有限数量的照片达到接收CT阵列的传感器。因此,条纹工件出现在过滤后的重建图像投影(FBP)。工件传遍整个图像,从而污染了成像质量。
由于金属区域的投影数据是远远大于普通组织投影数据集,我们可以假设的部分与金属投影正弦图数据集是由金属组件。基于这样的假设,我们可以处理的金属投影数据对象作为失去信息,使用的两大类方法:投影插值方法(<一个href="#B7">7一个>- - - - - -<一个href="#B12">12一个>)或迭代重建方法(<一个href="#B13">13一个>- - - - - -<一个href="#B17">17一个>]。在理论分析之后,3月基于迭代重建方法重建性能比投影插值方法,但他们往往招致高计算成本和难以实现在当前CT成像系统。在本文中,我们专注于投影插值方法在1978年3月,Lewitt和贝茨用切比雪夫多项式实现插值(<一个href="#B7">7一个>]。Kalender等人采用线性插值(李)<一个href="#B8">8一个>),而克劳福德添加各种助理过程基于它(<一个href="#B9">9一个>]。基于线性插值,顾等人提出了一个更精确的金属区域分割方法利用相邻像素的差异(<一个href="#B10">10一个>]。赵等人提出了插值小波系数的投影数据<一个href="#B11">11一个>]。获得更好的视觉效果,结合现有基于偏微分方程(pde)的介绍(<一个href="#B12">12一个>,<一个href="#B13">13一个>]。顾等人提出的修复方法是基于欧拉弹力和曲率<一个href="#B12">12一个>]。段等人介绍了一个经典的基于全变差的图像修复方法(电视)3月(<一个href="#B13">13一个>]。然而,现有的PDE图像修复方法不能顺利连接多种修复区域,因此,如果宽区域存在,它没有达到令人满意的结果。
在本文中,我们提出一个分数阶curvature-driven扩散(FCDD)基于广义图像正则化框架(MAR模型<一个href="#B19">18一个>]。首先,我们介绍了FCDD修复模型。然后,我们给我们方法的数值方案。展示我们的模拟之后,我们得出结论。
2。方法
算法的主要步骤是类似传统投影插值算法如图<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/173748/fig1/" target="_blank">1一个>。
我们的方法之间的主要区别和传统投影插值方法在于一步”金属投影校正数据。“当金属损失原始投影数据的形式差距,传统的方法应用插入(<一个href="#B7">7一个>,<一个href="#B8">8一个>)或PDE修复(<一个href="#B12">12一个>,<一个href="#B13">13一个>)算法来恢复数据差异。但这些传统的方法有一些缺点。首先,修补后缺乏光滑边界的差距。第二,如果差距增大,修复结果不能达到令人满意的视觉效果。3月提出了CT方法是基于FCDD能够修复这些缺陷。该方法实现平滑的结果,也可以应付宽数据差距造成的工件。在本节中,我们首先介绍著名电视修补模型,然后提出我们FCDD模型。最后,我们的模型的数值算法。
2.1。回顾经典电视修复模型
假设模型定义为一个标准的图像<年代pan class="equation" id="EEq1">
在哪里<年代vg height="11.075" id="M2" style="vertical-align:-3.25793pt;width:13.625px;" version="1.1" viewbox="0 0 13.625 11.075" width="13.625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
让<年代vg height="10.6875" id="M5" style="vertical-align:-0.0pt;width:11.75px;" version="1.1" viewbox="0 0 11.75 10.6875" width="11.75" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
2.2。提出FCDD修复模型
经典电视修补模型,导热系数的扩散强度,它只取决于等照度线的数值<年代pan class="equation" id="EEq4">
不考虑等照度线的几何信息,这就是为什么差距不能完全恢复。动机的方法(<一个href="#B22">21一个>,<一个href="#B23">22一个>),从这种情况中恢复过来,我们使用一个新的分数阶电导系数代替旧的:<年代pan class="equation" id="EEq5">
在哪里<年代vg height="13.6125" id="M19" style="vertical-align:-2.34499pt;width:23.674999px;" version="1.1" viewbox="0 0 23.674999 13.6125" width="23.674999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
2.3。数值方案
在本节中,我们应用一个时间计划,我们的模型。假设一个时间步长<年代vg height="10.8" id="M29" style="vertical-align:-0.11285pt;width:16.299999px;" version="1.1" viewbox="0 0 16.299999 10.8" width="16.299999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
明确的计划迭代<年代pan class="equation" id="EEq10">
首先,我们描述的离散分数阶梯度算子<年代vg height="11.3875" id="M33" style="vertical-align:-0.15048pt;width:18.3375px;" version="1.1" viewbox="0 0 18.3375 11.3875" width="18.3375" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
的<年代vg height="7.1750002" id="M35" style="vertical-align:-0.1254pt;width:8.9375px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.9375 7.1750002" width="8.9375" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
如果<年代vg height="10.325" id="M41" style="vertical-align:-0.0pt;width:14.8375px;" version="1.1" viewbox="0 0 14.8375 10.325" width="14.8375" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
为简单起见,我们只使用分数阶面具在四个方向的计算,包括积极的<年代vg height="7.1624999" id="M54" style="vertical-align:-0.11285pt;width:8.7250004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.7250004 7.1624999" width="8.7250004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(一)年代tr在g>
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(c)年代tr在g>
(d)年代tr在g>
面具的系数图<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/173748/fig2/" target="_blank">2一个>给出如下:<年代pan class="equation" id="EEq16">
因此,我们得到一个每一项的离散表示<年代pan class="equation" id="EEq17">
在哪里<年代vg height="7.1875" id="M68" style="vertical-align:-0.13794pt;width:7.6875px;" version="1.1" viewbox="0 0 7.6875 7.1875" width="7.6875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
3所示。结果
在本节中,我们给出了该系统的实验结果FCDD模型相比,李和电视模式。
由于没有量化方法来测量性能的CT(3月<一个href="#B11">11一个>),我们应用峰值信号噪声比(PSNR),一种常用的图像修复(<一个href="#B27">26一个>),可用的标准<年代pan class="equation" id="eq8">
在这里,<年代vg height="7.1624999" id="M74" style="vertical-align:-0.11285pt;width:7.5374999px;" version="1.1" viewbox="0 0 7.5374999 7.1624999" width="7.5374999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
在我们的方法的几个具体步骤遵循。首先,因为在本文中,我们专注于修补算法,为简单起见,我们只使用阈值法提取金属。很容易说,更准确的分割算法将增强性能的3月第二,我们找到相应的金属区域的投影数据集。第三,我们使用FCDD算法来填补金属区域。最后,我们重建的图像不仅正弦图和插入金属区域。
在第一个实验中,同时处理多个金属,我们比较FCDD与其他方法的性能。五个金属更高的地区衰减被添加到Shepp-Logan(的)幻影(256×256)来模拟金属构件。中给出的参数表<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/173748/tab1/" target="_blank">1一个>。
图<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/173748/fig3/" target="_blank">3一个>显示了不同算法的结果,图<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/173748/fig3/" target="_blank">3(一个)一个>给原来的幽灵用金属区域图<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/173748/fig3/" target="_blank">3 (b)一个>显示了幻影从投影数据重建和包含严重的金属构件。数据<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/173748/fig3/" target="_blank">3 (c)一个>来<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/173748/fig3/" target="_blank">3 (e)一个>说明李的结果,电视,和FCDD分别。在这些数据中,我们可以看到,金属工件不同程度受到抑制。与李和电视相比,FCDD达到更好的视觉效果。结构信息(边缘和形状)图<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/173748/fig3/" target="_blank">3 (e)一个>(<年代vg height="10.9125" id="M88" style="vertical-align:-0.17555pt;width:47.862499px;" version="1.1" viewbox="0 0 47.862499 10.9125" width="47.862499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(一)年代tr在g>
(b)年代tr在g>
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(d)年代tr在g>
(e)年代tr在g>
(一)年代tr在g>
(b)年代tr在g>
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当有多个金属区域,填补的差距比单一金属更广泛的地区,有更多的失踪信息需要内插。经典的插值方法只使用同一列中的信息进行插值。有用的信息是难以获得准确的结果,如图<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/173748/fig4/" target="_blank">4(一)一个>。随着电视与2 d FCDD方法修复方法,他们不仅利用列中的信息,但也行,因此他们获得更好的结果。然而,电视有一个缺陷在处理广泛的地区,和楼梯的效果发生。电视的原因是订单是2,获得准确的结果,订单必须大于2 (<一个href="#B28">27一个>]但小于4<一个href="#B29">28一个>]。在这个实验中,我们设置<年代vg height="10.9125" id="M89" style="vertical-align:-0.17555pt;width:47.862499px;" version="1.1" viewbox="0 0 47.862499 10.9125" width="47.862499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
图<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/173748/fig5/" target="_blank">5一个>给出了变异的PSNR值的顺序算法。如果<年代vg height="10.85" id="M90" style="vertical-align:-0.1254pt;width:36.137501px;" version="1.1" viewbox="0 0 36.137501 10.85" width="36.137501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
图<一个href="//www.newsama.com/journals/cmmm/2011/173748/fig6/" target="_blank">6一个>显示病人的临床病例股骨金属植入物。在这个实验中,我们不知道原始图像,因此我们不能选择<年代vg height="7.1750002" id="M92" style="vertical-align:-0.1254pt;width:8.9375px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.9375 7.1750002" width="8.9375" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(一)年代tr在g>
(b)年代tr在g>
(c)年代tr在g>
(d)年代tr在g>
4所示。结论
3月新算法提出了基于经典电视修复模型。我们电视取代了有条件的导电率系数与一个新的分数阶曲率,并与线性插值和电视相比,我们的方法获得更好的定量结果和视觉效果。
不同的图像达到最佳性能,分数阶也需要是不同的。因此,未来的工作将集中在自适应选择的顺序算法。
确认
这项工作是支持部分由中国国家自然科学基金(60972131)。作者感谢匿名审稿人的评论,这大大提高了纸。
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