A Semi-Discrete Landweber–Kaczmarz Method for Cone Beam Tomography and Laminography Exploiting Geometric Prior Information
A Semi-Discrete Landweber–Kaczmarz Method for Cone Beam Tomography and Laminography Exploiting Geometric Prior Information
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利用几何先验信息进行锥形束层析成像和层析成像的半离散 LandweberâKaczmarz 方法
DOI：
10.1007/s11220-016-0142-7
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发表时间：
2016
影响因子：
2.2
通讯作者：
Schorr
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Vogelgesang;Schorr
提出了一种求解线性不适定问题的半离散Landweber-Kaczmarz方法，并将其应用于锥束层析成像和分层成像。在图像域中使用基函数型离散化，我们推导出底层扫描系统的半离散模型。基于这个模型，所提出的方法提供了一个近似的解决方案的重建问题，即重建的密度函数的一个给定的对象从其投影，在适当的子空间配备了基函数依赖的权重。这种方法直观地允许并入关于被检查对象的附加信息，从而导致通过对象的X射线的更准确的模型。此外，在建模过程中，直接考虑扫描几何形状的物理条件，如在无损检测应用中使用的计算机断层扫描中的平面检测器，以及例如在计算机分层成像（CL）应用中出现的非规则扫描曲线。最后，一个典型的CL应用在三维数值实验中提供了所提出的方法来验证。几何先验信息的引入导致了显着增加的图像质量和上级重建相比，标准的迭代方法。
We present a semi-discrete Landweber–Kaczmarz method for solving linear ill-posed problems and its application to Cone Beam tomography and laminography. Using a basis function-type discretization in the image domain, we derive a semi-discrete model of the underlying scanning system. Based on this model, the proposed method provides an approximate solution of the reconstruction problem, ie reconstructing the density function of a given object from its projections, in suitable subspaces equipped with basis function-dependent weights. This approach intuitively allows the incorporation of additional information about the inspected object leading to a more accurate model of the X-rays through the object. Also, physical conditions of the scanning geometry, like flat detectors in computerized tomography as used in non-destructive testing applications as well as non-regular scanning curves eg appearing in computed laminography (CL) applications, are directly taken into account during the modeling process. Finally, numerical experiments of a typical CL application in three dimensions are provided to verify the proposed method. The introduction of geometric prior information leads to a significantly increased image quality and superior reconstructions compared to standard iterative methods.
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A. Louis
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A. Louis
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期刊：
影响因子：
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作者：
Robert S. Pienta;R. Fujimoto
通讯作者：
R. Fujimoto
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G. Herman
通讯作者：
G. Herman
DOI：
10.1364/josaa.7.001834
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影响因子：
1.9
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LEWITT, RM
通讯作者：
LEWITT, RM