Adaptive variational sinogram interpolation of sparsely sampled CT data

Beitrag bei einer Tagung
(Konferenzbeitrag)


Details zur Publikation

Autor(en): Hornegger J, Köstler H, Rüde U, Prümmer M
Jahr der Veröffentlichung: 2006
Band: 3
Heftnummer: null
Tagungsband: Proceedings of the ICPR 2006
Seitenbereich: 778-781
ISSN: 1051-4651
Sprache: Englisch


Abstract


We present various kinds of variational PDE based methods to interpolate missing sinogram data for tomographic image reconstruction. Using the observed sinogram data we inpaint the projection data by diffusion. To overcome the problem of contour blurring we consider nonlinear and anisotropic diffusion based regularizers and include optical flow information in order to preserve the sinuodal traces corresponding to object contours in the reconstructed image. We compare our results to a spectral deconvolution based interpolation and show that the method can easily be extended to 3D, © 2006 IEEE.



FAU-Autoren / FAU-Herausgeber

Hornegger, Joachim Prof. Dr.-Ing.
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Köstler, Harald PD Dr.
Lehrstuhl für Informatik 10 (Systemsimulation)
Rüde, Ulrich Prof. Dr.
Lehrstuhl für Informatik 10 (Systemsimulation)


Zitierweisen

APA:
Hornegger, J., Köstler, H., Rüde, U., & Prümmer, M. (2006). Adaptive variational sinogram interpolation of sparsely sampled CT data. In Proceedings of the ICPR 2006 (pp. 778-781). Hong Kong, CN.

MLA:
Hornegger, Joachim, et al. "Adaptive variational sinogram interpolation of sparsely sampled CT data." Proceedings of the 18th International Conference on Pattern Recognition, ICPR 2006, Hong Kong 2006. 778-781.

BibTeX: 

Zuletzt aktualisiert 2018-21-10 um 07:40