[发明专利]一种基于贝叶斯估计的图像重建方法

权利要求书

1.一种基于贝叶斯估计的图像重建方法，用于重建目标图像，且所述目标图像具有稀疏特性；其特征在于，包括如下步骤：

S01：设定总采样像素点和预采样像素点分别为n个和a个，并对a个预采样像素点进行采样得到预采样数据A；其中，n和a均为大于0的整数，且an；

S02：对预采样数据A进行稀疏重建，得到图像稀疏系数α；

S03：根据先验信息确定图像稀疏系数α的先验概率分布，结合步骤S02中得出的图像稀疏系数α，基于贝叶斯估计得到未采样数据B的后验概率分布P(B|A)；

S04：确定未采样数据B的后验概率分布P(B|A)的信息熵函数H(B|A)；最小化信息熵函数H(B|A)，得到下一次采样的新增采样像素点k在图像中的位置(m_k,n_k)；

S05：对新增采样像素点k进行采样，采样数据为P(m_k,n_k)；

S06：将采样数据P(m_k,n_k)并入预采样数据A；重复步骤S02-S06，直至完成n次采样；

S07：对最终得到的预采样数据A进行稀疏重建，得到图像稀疏系数α’，通过图像稀疏系数α’反变换得到目标图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯估计的图像重建方法，其特征在于，所述步骤S01中a个预采样像素点为随机生成的预采样像素点，且a个预采样像素点满足稀疏重建的随机采样要求。

3.根据权利要求2所述的一种基于贝叶斯估计的图像重建方法，其特征在于，所述步骤S01中采用感知矩阵对预采样像素点进行采样。

4.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯估计的图像重建方法，其特征在于，所述步骤S04最小化信息熵函数H(B|A)，得到使信息熵函数最小的像素值，并根据该像素值得出下一次采样的新增采样像素点k在图像中的位置(m_k,n_k)。

5.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯估计的图像重建方法，其特征在于，所述步骤S02中图像稀疏系数α和步骤S07中图像稀疏系数α’均包括N个，N为目标图像分辨率乘积的结果数值。

6.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯估计的图像重建方法，其特征在于，所述先验信息为图像像素值的概率分布。

7.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯估计的图像重建方法，其特征在于，所述图像稀疏系数的先验概率分布满足独立同分布条件。

8.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯估计的图像重建方法，其特征在于，所述步骤S02和步骤S07中均采用压缩感知技术对预采样数据A进行稀疏重建。

9.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯估计的图像重建方法，其特征在于，所述图像为CT正弦图像。

10.根据权利要求9所述的一种基于贝叶斯估计的图像重建方法，其特征在于，所述采样采用角度采样的方法进行。