Reconstruction D'image De Tomographie 2D Par Une Méthode Statistique à Convergence Accélérée Par Les Données Initiales

Type : Article de conférence
Auteur(s) :  MEGHERBI Fouzia, DRAI Redouane
Année :  2010
Domaine : Electronique
Conférence: The 2nd International Conference on welding, nondestructive testing and the industry of materials and alloys (ICWNDT-MI’10)
Lieu de la conférence:  Oran, Algeria
Résumé en PDF :  (résumé en pdf)
Fulltext en PDF :  (.pdf)
Mots clés :  Reconstruction d’image, projection, méthode statistique, vraisemblance, MLEM, OSEM

Résumé : 

Nous présentons dans ce travail une approche statistique pour la reconstruction des images 2D de tomographie à rayons X. L’approche proposée OSEM (Ordered Subsets Expectation Maximization), obtenue dans le cadre bayésien sans a priori, s’inspire d’une approche classique MLEM (Maximum Likelihood Expectation Maximization). L’amélioration que porte l’algorithme OSEM permet d’accélérer la convergence. Une étude détaillée est réalisée afin de montrer l’efficacité de la méthode proposée sur l’optimisation de la reconstruction. Une manière supplémentaire d’optimiser la reconstruction est de ne travailler que sur des sous-ensembles des données initiales. On estime en effet que la vitesse de convergence croit proportionnellement au nombre de sous ensembles utilisés.