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Reconstrução Tomográfica com superfícies B-splines

Ferreira de Oliveira, Eric 31 January 2011 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T23:14:42Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2690_1.pdf: 6789118 bytes, checksum: 05cc3d356f57a760866a4fc16453b6e0 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Vários estudos têm indicado que, das várias classes de algoritmos de reconstrução aplicáveis para dados limitados, os baseados na técnica de reconstrução algébrica são mais flexíveis e precisos. Infelizmente, estas técnicas, geralmente, sofrem de ruídos ocasionados por processos de correção durante a reconstrução e também por inconsistências nos dados adquiridos pelos tomógrafos. O pós - processamento da imagem reconstruída com a aplicação de filtros pode ser feito para atenuar a presença de ruídos, mas geralmente atenuam também as descontinuidades presentes em bordas que distinguem objetos ou falhas. O presente trabalho propõe a redução de ruídos assegurando a continuidade (das derivadas) da superfície antes da reconstrução, representando cada incógnita por uma combinação linear de pontos de controle e suas bases B-splines. São aplicadas três bases Bsplines: B1 , B2 e B3, assegurando as continuidade C0, C1 e C2, respectivamente. Para validação da técnica, foram utilizadas simulações de modelos propostos na literatura e medidas experimentais por tomografia gama. Os resultados foram comparados com as técnicas algébricas ART, SIRT, MART e SMART, sendo validada satisfatoriamente para todos os phantoms propostos. Todas as bases B-splines aplicadas obtiveram erros menores que as técnicas de correção ART e SIRT, sendo a B3, a de melhor desempenho. Este resultado pode ser explicado pelas restrições de suavidade impostas à superfície reconstruída pelas bases Bsplines e a inclinação das técnicas aditivas a ruídos, principalmente para um número limitado de dados (5 e 10 vistas). A performance das técnicas multiplicativas para essa situação é a melhor, mostrando uma imagem sem artefatos e com pouco ruído. Devido a esse fato, a técnica b-spline não tem bons resultados, apresentando na maioria dos casos, erros maiores. Para todos os testes realizados, as técnicas de representação B-splines superaram os filtros de mesma natureza aplicados no pós-processamento, sugerindo que a técnica seja utilizada no lugar da filtragem pós-processamento

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