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20.09.2018 | Ausgabe 3/2019

Journal of Digital Imaging 3/2019

A Compressed-Sensing Based Blind Deconvolution Method for Image Deblurring in Dental Cone-Beam Computed Tomography

Zeitschrift:
Journal of Digital Imaging > Ausgabe 3/2019
Autoren:
K. S. Kim, S. Y. Kang, C. K. Park, G. A. Kim, S. Y. Park, Hyosung Cho, C. W. Seo, D. Y. Lee, H. W. Lim, H. W. Lee, J. E. Park, T. H. Woo, J. E. Oh

Abstract

In cone-beam computed tomography (CBCT), reconstructed images are inherently degraded, restricting its image performance, due mainly to imperfections in the imaging process resulting from detector resolution, noise, X-ray tube’s focal spot, and reconstruction procedure as well. Thus, the recovery of CBCT images from their degraded version is essential for improving image quality. In this study, we investigated a compressed-sensing (CS)-based blind deconvolution method to solve the blurring problem in CBCT where both the image to be recovered and the blur kernel (or point-spread function) of the imaging system are simultaneously recursively identified. We implemented the proposed algorithm and performed a systematic simulation and experiment to demonstrate the feasibility of using the algorithm for image deblurring in dental CBCT. In the experiment, we used a commercially available dental CBCT system that consisted of an X-ray tube, which was operated at 90 kVp and 5 mA, and a CMOS flat-panel detector with a 200-μm pixel size. The image characteristics were quantitatively investigated in terms of the image intensity, the root-mean-square error, the contrast-to-noise ratio, and the noise power spectrum. The results indicate that our proposed method effectively reduced the image blur in dental CBCT, excluding repetitious measurement of the system’s blur kernel.

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