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Métodos híbridos para reconstrução tomográfica de imagens usando POCS e teoria da estimação / Hybrid methods for tomographic image reconstruction using POCs and estimation theory

Salina, Fernando Vernal 16 April 2007 (has links)
Nesta tese é apresentado um novo método de reconstrução de imagens, por tomografia de transmissão, de projeções sujeitas a ruído na contagem de fótons. O método de reconstrução selecionado utiliza a técnica POCS (Projections Onto Convex Sets). A estimação das projeções originais a partir das observações ruidosas se dá por meio de quatro métodos: a) estimação utilizando o critério MAP (Maximum a Posteriori); b) filtragem nos coeficientes wavelets das projeções ruidosas; c) aplicação do filtro de Wiener pontual e d) aplicação do filtro de Goodman-Belsher. É apresentado o resultado da reconstrução após a estimação das projeções, mostrando o ISNR (Improvement Signal-to-Noise Ratio) entre as imagens reconstruídas, a partir das projeções ruidosas, com a técnica POCS, estimando as projeções e sem a realização da estimação. Foram utilizados, para reconstrução tomográfica, projeções de corpos de prova obtidos por meio de simulação e também projeções obtidas experimentalmente no minitomógrafo do CNPDIA - EMBRAPA. O uso de estimação sobre as projeções ruidosas mostrou-se eficaz para melhorar a relação sinal-ruído na imagem final, pois esse pré-processamento faz com que os conjuntos impostos pelas projeções sejam mais restritivos. Deve-se observar que a melhoria das imagens obtidas com o uso de filtragem das projeções é obtida com uma relação custo-benefício bastante baixa, pois a maior parte do custo computacional está na fase de reconstrução das imagens. / In this thesis is pesented a new method for image reconstruction, by transmission tomography, for projections under noise in the counting of photons. The selected method of reconstruction uses the POCS (Projections Onto Convex Sets) technique. The estimation of the original projections from the noisy projections observed is performed through four methods: a) estimation using the MAP (Maximum a Posteriori) criteria; b) through of filtering of the wavelets coefficients of the noisy projections; c) using the pointwise Wiener filter and d) using the Goodman-Belsher filter. We present the result of reconstruction after projection estimation, showing the ISNR (Improvement Signal-to-Noise Ratio) between the reconstructed images on noisy projections, using POCS technique after the estimated projections and without this estimation. We use, for tomographic reconstruction, test body projections obtained through simulation and also projections obtained experimentally in the minitomograph scanner of CNPDIA-EMBRAPA. The use of estimation on noisy projections demonstrated to be efficient in improving the signalnoise ratio in the final image, since this pre-processing makes the sets that projections more restrictive. We should observe that the use of projection filtering is obtained with a cost-benefit ratio rather low, since the largest part of the computational effort is in the image reconstruction phase.
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Métodos híbridos para reconstrução tomográfica de imagens usando POCS e teoria da estimação / Hybrid methods for tomographic image reconstruction using POCs and estimation theory

Fernando Vernal Salina 16 April 2007 (has links)
Nesta tese é apresentado um novo método de reconstrução de imagens, por tomografia de transmissão, de projeções sujeitas a ruído na contagem de fótons. O método de reconstrução selecionado utiliza a técnica POCS (Projections Onto Convex Sets). A estimação das projeções originais a partir das observações ruidosas se dá por meio de quatro métodos: a) estimação utilizando o critério MAP (Maximum a Posteriori); b) filtragem nos coeficientes wavelets das projeções ruidosas; c) aplicação do filtro de Wiener pontual e d) aplicação do filtro de Goodman-Belsher. É apresentado o resultado da reconstrução após a estimação das projeções, mostrando o ISNR (Improvement Signal-to-Noise Ratio) entre as imagens reconstruídas, a partir das projeções ruidosas, com a técnica POCS, estimando as projeções e sem a realização da estimação. Foram utilizados, para reconstrução tomográfica, projeções de corpos de prova obtidos por meio de simulação e também projeções obtidas experimentalmente no minitomógrafo do CNPDIA - EMBRAPA. O uso de estimação sobre as projeções ruidosas mostrou-se eficaz para melhorar a relação sinal-ruído na imagem final, pois esse pré-processamento faz com que os conjuntos impostos pelas projeções sejam mais restritivos. Deve-se observar que a melhoria das imagens obtidas com o uso de filtragem das projeções é obtida com uma relação custo-benefício bastante baixa, pois a maior parte do custo computacional está na fase de reconstrução das imagens. / In this thesis is pesented a new method for image reconstruction, by transmission tomography, for projections under noise in the counting of photons. The selected method of reconstruction uses the POCS (Projections Onto Convex Sets) technique. The estimation of the original projections from the noisy projections observed is performed through four methods: a) estimation using the MAP (Maximum a Posteriori) criteria; b) through of filtering of the wavelets coefficients of the noisy projections; c) using the pointwise Wiener filter and d) using the Goodman-Belsher filter. We present the result of reconstruction after projection estimation, showing the ISNR (Improvement Signal-to-Noise Ratio) between the reconstructed images on noisy projections, using POCS technique after the estimated projections and without this estimation. We use, for tomographic reconstruction, test body projections obtained through simulation and also projections obtained experimentally in the minitomograph scanner of CNPDIA-EMBRAPA. The use of estimation on noisy projections demonstrated to be efficient in improving the signalnoise ratio in the final image, since this pre-processing makes the sets that projections more restrictive. We should observe that the use of projection filtering is obtained with a cost-benefit ratio rather low, since the largest part of the computational effort is in the image reconstruction phase.

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