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四种系统矩阵的建模方法在ASD-POCS算法中的比较 被引量：2
1
作者 邰浩伟 乔志伟 +1 位作者 宋文琪 李欣 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第7期2228-2231,共4页
针对在图像重建算法中,系统矩阵的建模方法对重建效果有一定影响的问题,设计并实现了四种系统矩阵建模方法,即像素驱动、距离驱动、改进的距离驱动以及射线驱动,并且将它们与ASD-POCS算法相结合,比较了它们的建模速度、建模精度以及收... 针对在图像重建算法中,系统矩阵的建模方法对重建效果有一定影响的问题,设计并实现了四种系统矩阵建模方法,即像素驱动、距离驱动、改进的距离驱动以及射线驱动,并且将它们与ASD-POCS算法相结合,比较了它们的建模速度、建模精度以及收敛速度,同时比较了它们在有噪声的情况下对噪声的敏感程度,以及不同系统矩阵建模方法在ASD-POCS中的重建效果。实验表明,距离驱动的建模速度最快,而改进的距离驱动的建模精度最高,射线驱动在ASD-POCS算法中的收敛速度最快。 展开更多
关键词 像素驱动 距离驱动 射线驱动 代数迭代 asd-pocs
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基于ASD-POCS框架的高阶TpV图像重建算法 被引量：6
2
作者 闫慧文 乔志伟 《CT理论与应用研究（中英文）》 2021年第3期279-289,共11页
总变差(TV)最小化模型目前已广泛应用于图像重建领域,其通过最小化一阶图像梯度大小变换的L1范数实现,能在稀疏投影采集下得到精确的重构。然而,TV模型是基于分段平滑的图像的假设提出的,有时会产生阶梯效应。研究发现,高阶总变差(HOTV... 总变差(TV)最小化模型目前已广泛应用于图像重建领域,其通过最小化一阶图像梯度大小变换的L1范数实现,能在稀疏投影采集下得到精确的重构。然而,TV模型是基于分段平滑的图像的假设提出的,有时会产生阶梯效应。研究发现,高阶总变差(HOTV)模型可以有效压制阶梯效应,提高重建精度。此外,TpV模型使用Lp范数来逼近L0范数,有望进一步提高稀疏重建能力。鉴于此,本文将HOTV模型与TpV模型结合,提出一种新的高阶TpV(HOTpV)重建模型,采用自适应梯度下降-投影到凸集(ASD-POCS)算法进行求解,分别在理想和有噪声条件下对灰度渐变仿真模体以及真实CT图像仿真模体进行稀疏重建实验。实验结果显示,相比于TV、TpV以及HOTV三种重建模型,HOTpV能得到精度最高的图像。 展开更多
关键词 高阶总变差 稀疏重建 压缩感知 asd-pocs算法
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基于ASD-POCS算法框架的自引导图像滤波重建算法
3
作者 王红霞 龚长城 《中国体视学与图像分析》 2024年第4期303-310,共8页
计算机断层扫描(computed tomography,CT)技术广泛应用于医学成像和工业无损检测等领域,但是其应用往往受到辐射剂量高或扫描时间长等问题的限制。稀疏角和有限角采样策略能够有效改善上述问题。然而,在医疗诊断中,实现稀疏角采样需要... 计算机断层扫描(computed tomography,CT)技术广泛应用于医学成像和工业无损检测等领域,但是其应用往往受到辐射剂量高或扫描时间长等问题的限制。稀疏角和有限角采样策略能够有效改善上述问题。然而,在医疗诊断中,实现稀疏角采样需要频繁切换管电压或前准直器,这需要复杂的技术。有限角采样虽然易于实现,但由于采集到的投影数据相关性高,使得重建图像往往有明显的伪影。分段有限角(segmental limited-angle,SLA)采样避免了电压或前准直器的快速切换,降低了投影数据的相关性,有助于提升成像质量。然而,SLA投影数据继承了有限角投影数据的部分特点,重建图像仍然可能存在明显的伪影。本文在自适应梯度下降一投影到凸集(adaptive steepest descent-projection onto convex sets,ASD-POCS)算法框架下设计了求解自引导图像滤波(self-guided image filtering,SGIF)重建模型的算法。数值模拟实验表明,本文提出的算法有利于提高SLA CT图像的质量。 展开更多
关键词 计算机断层成像 分段有限角 asd-pocs算法 自引导图像滤波
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基于稀疏约束的自适应正则化迭代重建算法 被引量：2
4
作者 王超 闫镔 +2 位作者 李磊 曾磊 李建新 《CT理论与应用研究（中英文）》 2012年第4期689-698,共10页
本文针对ASD-POCS算法中约束项权重对不同应用的多变性引起的算法鲁棒性差等问题,提出了一种基于稀疏约束的自适应正则化迭代重建算法,该算法采用一种Lagendijk型的正则化策略构造最优化问题,分别采用局部方差、图像能量估计自适应地求... 本文针对ASD-POCS算法中约束项权重对不同应用的多变性引起的算法鲁棒性差等问题,提出了一种基于稀疏约束的自适应正则化迭代重建算法,该算法采用一种Lagendijk型的正则化策略构造最优化问题,分别采用局部方差、图像能量估计自适应地求取加权对角矩阵和全局正则化参数。最优化问题的求解过程中,采用SART算法和共轭梯度法求解保真项和约束项最优化问题。实验结果表明,AR-SART-CG算法能更好地权衡恢复图像边缘和平滑噪声的关系,更好地调节保真项和约束项的权重,得到更高质量的重建图像。 展开更多
关键词 asd-pocs 正则化 压缩感知 SART 共轭梯度法
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基于相对TV最小的CT图像重建算法 被引量：2
5
作者 张家浩 乔志伟 《CT理论与应用研究（中英文）》 2023年第2期153-169,共17页
总变差(TV)最小算法是一种有效的CT图像重建算法,可以对稀疏或含噪投影数据进行高精度重建。然而,在某些情况下,TV算法会产生阶梯状伪影。在图像去噪领域,相对TV算法展现了优于TV算法的性能。鉴于此,将相对TV模型引入图像重建,提出相对T... 总变差(TV)最小算法是一种有效的CT图像重建算法,可以对稀疏或含噪投影数据进行高精度重建。然而,在某些情况下,TV算法会产生阶梯状伪影。在图像去噪领域,相对TV算法展现了优于TV算法的性能。鉴于此,将相对TV模型引入图像重建,提出相对TV最小优化模型,并在自适应梯度下降-投影到凸集(ASD-POCS)框架下设计对应的求解算法,以进一步提升重建精度。以Shepp-Logan、FORBILD及真实CT图像仿真模体进行重建实验,验证了该算法的正确性并评估了算法的稀疏重建能力和抗噪能力。实验结果表明,相对TV算法可以实现逆犯罪,可以对稀疏或含噪投影数据进行高精度重建,与TV算法相比,该算法可以取得更高的重建精度。 展开更多
关键词 计算机断层成像 相对总变差最小 稀疏重建 asd-pocs算法
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