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CT图像超分辨率复原算法的研究的中期报告
此中期报告旨在介绍CT图像超分辨率复原算法的研究进展情况。本研究的目的是通过对低分辨率CT图像进行处理，提高其空间分辨率并改善图像质量。
在前期的研究中，我们进行了CT图像的预处理，包括图像灰度值归一化、去除噪声等，为后续算法的实现提供了数据基础。接着，我们研究了传统的插值算法和图像降噪算法，并将其应用于CT图像的超分辨率复原中。结果表明，这些算法虽然能够部分提高图像质量，但难以取得满意的效果。
因此，我们开始探索深度学习算法在CT图像超分辨率复原方面的应用。我们使用了基于卷积神经网络（CNN）的超分辨率复原模型进行实验，在训练集和测试集上分别进行了模型训练和测试，并且将其与传统算法进行了对比。实验结果表明，CNN算法的超分辨率复原效果显著，比传统算法要好得多。
同时，我们还在现有的算法基础上提出了一种新的图像增强方法，该方法将超分辨率复原和图像增强相结合，能够同时提高图像质量和细节清晰度。我们正在进行更进一步的研究，以进一步改进研究结果并提高算法的实用性和可靠性。
总之，本研究的中期报告介绍了我们在CT图像超分辨率复原算法方面的研究进展和实验结果，证明深度学习算法是目前应用最广泛的算法之一，并且具有优异的效果。