Critical Review of Reconstruction Filters for Convolution Algorithms

Convolution 알고리즘을 이용한 영상 재구성필터에 관한 연구

The Fourier convolution algorithm is used to reconstruct a 34 density function from projection data sets. The convolved data are then back-projected to obtain a density function. There are several choices of the weighting function for the design of the reconstruction(deblurring) filter. Present Paper reviews the published reconstruction liters theoretically and proposes a new reconstructirm filter design method, considering the problems such as the effects of sampling rate, aliasing, and noise. Several previous reconstructirn filters are compared with the proposed filter by computer simulations.

이차원 영상 재구성을 위해서는 Fouler convolution 알고리즘이 주로 사용되고 있다. 이때 사용되는 필터의 설계에는 몇가지 선택의 여지가 있다. 이 논문은 지금까지 제안된 영상 재구성 필터들을 sampling rate와 aliasing과 잡음의 견지에서 이론적으로 비교, 검토하고 이를 토대로 새로운 필터의 설계방법을 제안하였다. 또한 컴퓨터 simulation을 통해 기존의 재구성 필터와 제안된 필터의 이론적인 분석 결과를 확인, 검토하였다.