APRF：用于成像反问题的抗混叠投影表示场
图像与视频处理
2023-07-12 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
稀疏视角计算机断层扫描（SVCT）重建是成像中的一类病态反问题，旨在基于稀疏采样测量获取高质量 CT 图像。近期工作使用隐式神经表示（INRs）构建基于坐标的 sinogram 与 CT 图像间映射。然而，这些方法未考虑相邻投影视角间的相关性，导致 SV sinogram 上出现混叠伪影。为解决此问题，我们提出一种自监督 SVCT 重建方法——抗混叠投影表示场（APRF），其可通过空间约束建立相邻投影视角间的连续表示。具体而言，APRF 仅需 SV sinogram 进行训练，首先采用线段采样模块估计局部区域内投影视角的分布，随后使用基于中心的线积分模块合成相应的 sinogram 值。在单个 SV sinogram 自身上训练 APRF 后，其可合成具有一致连续性的相应密集视角（DV）sinogram。通过对预测的 DV sinogram 应用重投影技术可获得高质量 CT 图像。在 CT 图像上的大量实验表明，APRF 优于当前最优方法，产生更精确的细节与更少伪影。我们的代码将很快公开可用。
引用
@article{arxiv.2307.05270,
title = {APRF: Anti-Aliasing Projection Representation Field for Inverse Problem in Imaging},
author = {Zixuan Chen and Lingxiao Yang and Jianhuang Lai and Xiaohua Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.05270},
year = {2023}
}