一种基于特征学习的光子计数能谱CT图像重建方法及系统

本发明公开一种基于特征学习的光子计数能谱CT图像重建方法及系统，属于图像处理技术领域，包括：S1、采集光子计数能谱CT图像；S2、基于CT图像的组稀疏残差和图像块的稀疏特征，构建双重先验正则子；S3、基于双重先验正则子，构建CT图像重建模型；S4、采用交替方向乘子法，对CT图像重建模型进行数值迭代求解，得到重建后的CT图像。本发明解决了如何从低信噪比的扫描角度受限的X射线能谱CT投影数据中重建出高质量的能谱CT图像，克服了光子计数能谱CT在受限角度扫描成像所出现的伪影和噪声，重建出兼顾图像质量和辐射防护的优质CT图像。