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Precise and Automated Tomographic Reconstruction with a Limited Number of Projections

Yang, Xiaoli

Abstract:

This thesis proposed a parameter-optimized iterative reconstruction method (optimized-CGTV) for tomographic reconstruction with limited projections subject to the minimization of the total variation (TV). The reconstruction problem is solved with a parameter optimization applying a discrete L-curve. The optimized-CGTV reconstruction method is incorporated into an automatic framework of parallel 3D reconstruction on a computer cluster to achieve a rapid reconstruction process.


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000052095
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Prozessdatenverarbeitung und Elektronik (IPE)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2016
Sprache Englisch
Identifikator urn:nbn:de:swb:90-520955
KITopen-ID: 1000052095
HGF-Programm 46.12.01 (POF III, LK 01) Data Life Cycle Labs
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT)
Institut Institut für Prozessdatenverarbeitung und Elektronik (IPE)
Prüfungsdaten 12.01.2016
Referent/Betreuer Weber, M.
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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