Shearlet變換在圖像重建中的應(yīng)用

摘要：在采集有限角度投影數(shù)據(jù)的情況下,研究了基于Shearlet變換的濾波反投影重建算法(FBP)和聯(lián)合代數(shù)重建算法(SART),稱為FBP-Shearlet算法和SART-Shearlet算法。分別將FBP算法和SART算法重建圖像結(jié)果進(jìn)行Shearlet正變換得到Shearlet系數(shù),舍棄小于設(shè)定閾值的Shearlet系數(shù),再經(jīng)過(guò)Shearlet反變換得到更新后的重建圖像,以達(dá)到去除噪聲的目的。SART-Shearlet算法需要將更新后的重建圖像結(jié)果作為SART迭代重建算法的初值繼續(xù)交替迭代。結(jié)果表明:與SART、FBP和FBP-Shearlet算法相比,SART-Shearlet算法不僅能夠有效地去除由有限角度投影數(shù)據(jù)所造成的重建圖像中的噪聲,而且還能更好地保留圖像邊緣等細(xì)節(jié)特征,具有較好的視覺(jué)效果。