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龙图腾网获悉重庆文理学院申请的专利一种基于修复矩阵的有限角CT图像重建算法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115311379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210963077.3，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于修复矩阵的有限角CT图像重建算法是由张伶俐;卢成武;黄华设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于修复矩阵的有限角CT图像重建算法在说明书摘要公布了：本发明涉及CT成像技术领域，具体涉及一种基于修复矩阵的有限角CT图像重建算法，包括：根据先验信息集构建修复矩阵，再根据修复矩阵、小波紧框架变换算子、预设重建图像、预设滑坡伪影图像和第一预设辅助变量进行滑坡伪影图像更新，获得更新滑坡伪影图像，根据系统矩阵、小波紧框架变换算子、更新滑坡伪影图像和第二预设辅助变量进行重建图像更新，获得更新重建图像。这样，通过修复矩阵更新预设滑坡伪影图像，进而根据更新预设滑坡伪影图像更新预设重建图像，修复了图像中被滑坡伪影模糊与退化的细节与边缘信息，提高了有限角CT图像的质量。同时在迭代过程中，通过小波紧框架变换算子抑制了噪声，进一步提高了有限角CT图像的质量。

本发明授权一种基于修复矩阵的有限角CT图像重建算法在权利要求书中公布了：1.一种基于修复矩阵的有限角CT图像重建算法，其特征在于，包括： 步骤S1、确定先验信息集、系统扫描参数集和小波紧框架变换算子，利用有限角CT扫描，获取投影集； 步骤S2、根据先验信息集构建修复矩阵，其中根据先验信息集采用优化模型进行建模，求解模型获得修复矩阵；根据系统扫描参数集获取系统矩阵，其中根据待重建目标的扫描角度范围，确定待重建目标的系统坐标，获得系统扫描参数集； 步骤S3、根据修复矩阵、小波紧框架变换算子、预设重建图像、预设滑坡伪影图像和第一预设辅助变量进行滑坡伪影图像更新，获得更新滑坡伪影图像，包括： 通过计算获得更新滑坡伪影图像；其中，为更新滑坡伪影图像，B为修复矩阵，x为待优化的更新滑坡伪影图像，为预设滑坡伪影图像，为预设重建图像，均为正则化参数，W为小波紧框架变换算子，为第一预设辅助变量；预设滑坡伪影图像为第k次更新滑坡伪影图像结果；预设重建图像为第k次更新重建图像结果，其中第1次通过初始化中的每个元素为0获得；第一预设辅助变量为第k次第一更新辅助变量，其中第1次通过初始化中的每个元素为0获得； 步骤S4、根据系统矩阵、小波紧框架变换算子、更新滑坡伪影图像、预设重建图像和第二预设辅助变量进行重建图像更新，获得更新重建图像，包括：通过计算 获得更新重建图像；其中，为更新重建图像，A为系统矩阵，u为待优化的更新重建图像，b为投影集，B为修复矩阵，为更新滑坡伪影图像，和均为正则化参数，W为小波紧框架变换算子，为第二预设辅助变量，为预设重建图像；更新滑坡伪影图像为第k+1次更新滑坡伪影图像结果；预设重建图像为第k次更新重建图像结果，其中第1次通过初始化中的每个元素为0获得；第二预设辅助变量为第k次第二更新辅助变量，其中第1次通过初始化中的每个元素为0获得； 步骤S5、根据更新滑坡伪影图像和第一预设辅助变量获取第一更新辅助变量，包括：通过计算获得第一更新辅助变量；其中，为第k+1次第一更新辅助变量，、和均为正则化参数，W为小波紧框架变换算子，为更新滑坡伪影图像，待优化的第一更新辅助变量，为第一预设辅助变量，为拟范数即非零元素个数；更新滑坡伪影图像为第k+1次更新滑坡伪影图像结果；第一预设辅助变量为第k次第一更新辅助变量结果，其中第1次通过初始化中的每个元素为0获得； 步骤S6、根据更新重建图像和第二预设辅助变量获取第二更新辅助变量，包括： 通过计算获得第二更新辅助变量；其中，为第二更新辅助变量，、和均为正则化参数，W为小波紧框架变换算子，为更新重建图像，为待优化的第二更新辅助变量，为第二预设辅助变量，为拟范数即非零元素个数；更新重建图像为第k+1次更新重建图像结果；第二预设辅助变量为第k次第二更新辅助变量，其中第1次通过初始化中的每个元素为0获得； 步骤S7、将第一更新辅助变量作为第一预设辅助变量，将第二更新辅助变量作为第二预设辅助变量，将更新重建图像作为预设重建图像，将更新滑坡伪影图像作为预设滑坡伪影图像，重复执行若干次S3-S7，直到满足迭代终止条件。

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