尽管低剂量计算机断层扫描（LDCT）是早期肺癌筛查的最有效方法，但在确保图像质量的前提下，进一步降低放射剂量仍然是一个挑战。 具有非局部均值（NLM）优先级的惩罚加权最小二乘（PWLS）图像重建已显示出出色的性能，可改善LDCT的图像质量，尤其是当从先前的全剂量CT（FDCT）图像计算出非局部权重时。 但是，同一患者的先前FDCT图像不容易获得，并且由于扫描未对准，必须考虑LDCT和FDCT图像之间的配准。 本文提出了一种新的NLM先验模型，无需图像配准即可重建高质量的LDCT图像。 为了估计先