Метод подпиксельного сглаживания плавающими сетками для уменьшения кольцевых артефактов в веерной томографии

Авторы

  • В.В. Пикалов

Ключевые слова:

обратные задачи
томография газовых потоков
численные алгоритмы
веерная томография
артефакты томограмм
подпиксельное сглаживание
фильтр Шеппа-Логана

Аннотация

Изучаются отличия артефактов между параллельной и веерной томографическими системами сбора данных, а также исследуется новый метод подавления артефактов — метод подпиксельного сглаживания плавающими сетками. Строится алгоритм без итераций на основе классического метода обратного проецирования с фильтрацией Шеппа-Логана, но со случайными сдвигами (в пределах доли пикселя) либо каждого элемента детектора, либо каждого пикселя томограммы. По итогам математического моделирования на разнообразных моделях показано, что уровень кольцевой помехи можно понизить методом подсеточного сглаживания, сопоставимого с существующими методами подавления артефактов.

Новые вычислительные технологии

Загрузки

Опубликован

2014-12-21

Выпуск

Том 15 (2014): Выпуск 4.

Раздел

Раздел 1. Вычислительные методы и приложения

Автор

В.В. Пикалов

Институт теоретической и прикладной механики имени С.А. Христиановича СО РАН (ИТПМ СО РАН)
ул. Институтская, 4/1, 630090, Новосибирск
• главный научный сотрудник

Библиографические ссылки

  1. Shepp L.A., Stein J.A. Simulated reconstruction artifacts in computerized X-ray tomography // Reconstruction Tomography in Diagnostic Radiology and Nuclear Medicine. Baltimore: Univ. Park Press, 1976. 33-48.
  2. Hsieh J. Computed tomography: principles, design, artifacts, and recent advances. Hoboken: Wiley, 2009.
  3. Sijbers J., Postnov A. Reduction of ring artefacts in high resolution micro-CT reconstructions // Physics in Medicine and Biology. 2004. 49, N 14. N247-N253.
  4. Kim Y., Baek J., Hwang D. Ring artifact correction using detector line-ratios in computed tomography // Opt. Express. 2014. 22, N 11. 13380-13392.
  5. Титаренко С.С., Ягола А.Г. Подавление кольцевых артефактов в режиме реального времени в рентгеновской томографии // Вестник МГУ. Серия 3. Физика. Астрономия. 2010. № 1. 65-67.
  6. Лихачев А.В., Пикалов В.В. Подсеточное сглаживание в алгебраических алгоритмах трехмерной томографии // Математическое моделирование. 1999. 11, № 8. 79-90.
  7. Shepp L.A., Logan B.F. The Fourier reconstruction of a head section // IEEE Trans. Nucl. Sci. 1974. 21, N 3. 21-43.
  8. Кулаков И.Ю., Вологин Д.А., Пикалов В.В. Многосеточный алгоритм в задаче веерной ROI-томографии контрастных объектов // Вычислительные методы и программирование. 2013. 14, вып. 4. 543-548.
  9. Пикалов В.В., Мельникова Т.С. Томография плазмы. Новосибирск: Наука, 1995.
  10. Бойко В.М., Оришич А.М., Павлов А.А., Пикалов В.В. Методы оптической диагностики в аэрофизическом эксперименте. Новосибирск: НГУ, 2009.
  11. Пикалов В.В., Непомнящий А.В. Итерационный алгоритм с вэйвлет-фильтрацией в задаче двумерной томографии // Вычислительные методы и программирование. 2003. 4. 244-253.