摘要 : 基于空间能谱体匹配框架 SSCMF 的 CT 图像重建方法具有其局限性。为保证充分利用图像的非局部相似性，通过张量分解探索能谱 CT 图像特征，采用非局部低秩体张量分解方法，利用张量分解挖掘出高低能量通道数据之间的相关性和互补性，据其构建三阶的低秩张量体，实现 更加充分的编码非局部相似性，完成高质量的图像重建。通过数字仿真和能谱数据集的验证，结果表明非局部低秩体张量分解（NLCTF）能获得比 其他方法更高质量的图像。
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