一种基于频域外推的不完全角度CT重建算法

不完全角度重建问题一直是CT图像重建领域研究的重点和难点。目前,通常的不完全角度重建方法是基于空域的迭代方法,但由于正反投影的高计算复杂度,空域迭代方法存在计算耗时,对硬件资源需求大等问题。本文提出了一种基于外推的邻近网格迭代算法（INNG-TV）。首先,平行束采样的数据通过傅里叶变换和样条插值到频域空间,然后在迭代的过程中,傅立叶空间投影已知部分的数据始终不变,缺失部分数据通过对重建图像进行INNG外推得到,同时在图像空间对重建图像做非负、最小化总变分等先验及优化约束。