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申请/专利权人：天津财经大学
摘要：本发明提供了基于CUDA架构的工业锥束CT三维重建方法及系统，方法包括在CUDA架构上运行工业锥束CT三维重建方法。加权阶段，利用二维加权模板，对每个角度下的二维投影数据并行加权；滤波阶段，对每张加权后的投影数据按行重排，转换到频域后乘以滤波函数，转回空间域再次将数据按行重排实现滤波；反投影阶段，在GPU中并行计算三个维度的坐标向量，利用重建图像的对称性同时计算体素在四个角度下的CT值，缩短了三维图像的重建时间。在图像质量增强方面，在GPU中加速对投影数据的线性校正，有效改善金属伪影；在图像后处理阶段，通过低通滤波矫正环形伪影。本发明能够有效提高重建速率并提升重建图像质量，满足实际的应用场景。
主权项：1.基于CUDA架构的工业锥束CT三维重建方法，其特征在于：在CUDA架构上加速工业锥束CT三维重建方法，CUDA架构包括主机端和设备端，所述主机端包括CPU及其内存，设备端包含GPU及显存；基于CUDA架构的工业锥束CT三维重建的具体方法为：将采集到的原始数据运用Beer定律转换为投影数据，生成一张与投影大小相等的加权参数模板，对每个角度下的二维投影数据进行加权；对每一个角度下加权后的投影数据按行重组为复数，对重排后的数据按行做一维傅里叶变换，再将变换结果乘以频域滤波函数，接着进行傅里叶逆变换转回空间域，随后再次重排为二维图像；调用CUDA核函数，计算三个维度的坐标向量，在CPU主线程里调用核函数开始进行反投影，在GPU中一个线程以投影数量的14为循环次数计算出一个体素在四个角度下的重建值，首先利用已有的坐标向量计算每个角度分量中的投影坐标，而后利用双线性插值法计算上下两个子块四个通道的重建图像，再利用切片内的旋转对称性将四个通道重建图像组合成最终的三维图像，然后将重建图像数据传回CPU中，CPU调用线程将重建好的两个块写入文件，与此同时CPU循环调用核函数重建剩余的子块，直到所有块重建完毕并写入文件后，完成三维图像的重建。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津财经大学 基于CUDA架构的工业锥束CT三维重建方法及系统
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