在大尺寸板状构件成像方面,计算机分层成像(CL)系统具有独特优势。提出并研究了相对平行直线扫描计算机分层成像(PTCL)系统,应用三维解析重建(FDK)算法对该系统进行了图像重建。受制于探测器尺寸,该系统只能采集物体感兴趣区域投影,因此引入基于图像全变差最小化的同时代数迭代重建(SART+TV)算法对物体进行成像。数值仿真实验和实际实验研究表明,FDK和本文算法均能实现系统图像重建,相比于FDK算法,本文算法能从截断的感兴趣区域获得高质量的重建图像。从而验证了系统的可行性。

基于光子计数探测器的多能谱计算机断层成像技术(CT),能够获得多个能量段的能谱信息,在材料识别方面有着独特的优势。由于窄能谱探测及光子计数探测器存在一致性差的问题,多能谱CT图像中含有较多的噪声和伪影,这不利于材料的分解与识别。因此从重建的角度出发,改进了传统张量字典学习(TDL)方法,提出一种基于图像总变分(TV)和TDL的图像重建算法,简称TV+TDL。该算法不但继承了TDL 算法在刻画各个能量通道图像之间相似性的优势,而且通过引进TV作为正则项,可进一步恢复图像微小结构和细节并有效地抑制噪声,提高材料分解精度。仿真实验结果表明,TV+TDL算法能够有效重建高质量的多能谱CT图像,并成功实现基材料模型下的材料分解与识别,从而验证了该方法的有效性和实用性。

射线源和探测器作相对平行直线运动的计算机层析成像扫描系统(OPLCT)结构简单，成本低，易于实现便携或可移动的应用需求。该扫描方式的前期研究采用顺序子集-同时迭代重建算法，该算法存在图像重建时间长、不能实现快速成像等问题。从傅里叶积分定理出发，推导OPLCT滤波反投影(OPLFBP)图像重建算法。构建的一次直线扫描(1T)图像重建模型属于有限角问题，OPLFBP算法不能完全重建出目标图像；进一步提出多次线性扫描并构建了两次垂直(2T)和三次圆周均匀分布(3T)的CT直线扫描模型。1T、2T和3T模型下的仿真结果表明OPLFBP算法正确可行，且2T、3T扫描与相似参数下圆周扇束扫描滤波反投影算法得到的重建图像相近。