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图形处理器在锥束CT成像中的应用研究

作　者: 王晋君
导　师: 赵星
学　校: 首都师范大学
专　业: 计算数学
关键词: 锥束CT 成像算法图形处理器正投影 Catmull-Rom插值
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

锥束CT是目前CT领域的一个研究热点。锥束CT的成像算法是锥束CT软件系统的研究核心。成像算法利用投影数据反求被测物体图像,而正投影计算用来模拟投影数据的产生过程。精确的正投影计算是锥束CT图像迭代重建的关键。另外,在CT数据采集过程中不可避免的存在噪声干扰,为了更好地观察重建图像,怎样有效地对图像进行平滑和放大是一个值得研究的问题。锥束CT的图像数据量和投影数据量均远大于二维CT,传统的基于CPU的图像重建算法运算速度慢,特别是迭代重建算法。怎样利用最新图形处理器(GPU)的通用计算功能,实现锥束CT成像算法的加速,也是当前锥束CT领域的一个研究重点。针对以上问题,本文作了以下研究:(1)基于GPU的可编程管线实现了全浮点精度的锥束CT正投影算法。以往的算法大多都基于CPU来模拟正投影数据,而本文把光线投射方法应用于基于GPU的锥束CT正投影算法,并用Shepp-logan模型对该算法进行了测试。实验结果表明,采用该算法模拟正投影,不仅有较快的速度,而且有较高的精度。(2)基于GPU的可编程管线实现了Catmull-Rom插值法,并把此算法应用于CT图像的放大。与邻近点插值法、线性插值法等常用方法相比,该算法因二次Catmull-Rom样条具有连续的特性,可以有效避免“马赛克”现象。经过验证,Catmull-Rom插值法放大的图像平滑、轮廓清晰,图像质量较好。(3)用CPU实现了沿三维直线的体素遍历,并用GPU绘制直线遍历体素的场景,验证了算法的正确性。该算法可用于计算以体素为序的锥束CT正投影,也可用于计算机图形学中的碰撞检测。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章引言  9-15
  1.1 研究背景  9-12
    1.1.1 GPU的发展  9-10
    1.1.2 GPU的流水线  10-12
    1.1.3 GPU 运算的基本过程  12
  1.2 来源、目的和意义  12-13
  1.3 本文的主要工作  13-14
  1.4 本文的结构安排  14-15
第二章基于GPU的三维锥束CT投影数据的模拟  15-26
  2.1 基于光线投射算法的正投影算法的原理  15-16
  2.2 基于光线投射实现的CT正投影算法  16-19
    2.2.1 算法在application应用程序中实现  16-18
    2.2.2 算法在shader程序中实现  18-19
  2.3 实验结果及分析  19-26
    2.3.1 模型的产生  19-20
    2.3.2 模拟实现及结果分析  20-25
    2.3.3 实验结论  25-26
第三章基于GPU的Catmull_Rom滤波器的实现  26-35
  3.1 Catmull_Rom插值算法简介  26-31
    3.1.1 Catmull_Rom样条函数的定义  26-27
    3.1.2 Catmull_Rom样条函数的推导  27-30
    3.1.3 Catmull_Rom样条用于图像放大的算法  30-31
  3.2 Catmull_Rom滤波器的GPU实现  31-34
    3.2.1 算法在GPU中实现  31-33
    3.2.2 实验结果  33-34
  3.3 讨论及结论  34-35
第四章沿三维直线的体素遍历算法的实现及验证  35-51
  4.1 参数化裁减算法（Cyrus_Beck算法）简介  35-38
  4.2 沿直线的体素遍历算法简介  38-43
    4.2.1 沿二维直线的体素遍历算法简介  38-40
    4.2.2 沿三维直线的体素遍历算法简介  40-43
  4.3 沿直线的体素遍历算法的实现及实验结果  43-51
    4.3.1 算法实现  43-47
    4.3.2 实验结果  47-51
第五章总结和展望  51-52
  5.1 本文主要工作总结  51
  5.2 展望  51-52
参考文献  52-54
致谢  54-55

图形处理器在锥束CT成像中的应用研究

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