换一批基于Abel变换的图像重建自适应方法
Abel Transformation Based Adaptive Regularization Approach for Image Reconstruction
摘要本文论述了利用轴对称物体的单幅投影信息进行密度重建的一种自适应正则化模型.所提模型基于全变分正则项与高阶全变分正则项的联合使用,主要的优点是在保持清晰的界面及恢复平稳变化区域的同时减弱了阶梯效应.并且使用自适应方法,提高了效果的同时简化了所使用的参数.对于其中涉及的最优化问题,我们采用增广拉格朗日方法来解.数值结果表明,这一模型提高了关于密度界面位置及密度值的准确度,具有较好的抗噪性.
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关键词
层析成像自适应高阶全变分正则化模型增广拉格朗日方法Abel逆变换CTadaptivehigh-order total variation regularizationaugmented Lagrangian methodAbel inversion
栏目名称
DOI
10.15953/j.1004-4140.2017.26.04.05
发布时间
2017-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（11571003）
江苏省自然科学基金青年项目（BK20150373）
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