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【中文期刊】 赵浩翔 赵晓杰 等 《CT理论与应用研究》 2025年34卷2期 225-234页MEDLINEISTIC
【摘要】 在锥束计算机断层扫描(CBCT)系统中,散射信号的存在会导致图像产生伪影,影响图像质量,降低图像的对比度和信噪比.为了精确估计散射信号以抑制散射伪影,提出一种基于散射校正板和交替方向乘子法(ADMM)的锥束CT散射校正方法.基于射束孔阵列(...
- 概要：
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【中文期刊】 段继忠 徐昱含 等 《上海交通大学学报（英文版）》 2025年30卷3期 499-509页
【摘要】 The structured low-rank model for parallel magnetic resonance(MR)imaging can efficiently reconstruct MR images with limi...
【关键词】 structured low-rank；parallel magnetic resonance imaging；sparsifying transform learning；
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【中文期刊】 段继忠 苏艳 《上海交通大学学报（英文版）》 2025年30卷3期 561-571页
【摘要】 Sensitivity encoding(SENSE)is a parallel magnetic resonance imaging(MRI)reconstruction model by utilizing the sensitivit...
【关键词】 parallel magnetic resonance imaging(MRI)；sensitivity encoding(SENSE)；efficient sum of outer products dictionary learning(SOUPDIL)；
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【中文期刊】 黎丽梅 《北华大学学报：自然科学版》 2012年13卷2期 149-152页ISTICCA
【摘要】 用交替方向隐式欧拉方法研究二维带有弱奇异核的偏积分微分方程的数值解，在空间方向上采用二阶差商，时间方向上使用向后欧拉方法，积分项用一阶卷积求积逼近，该方法具备了交替方向存储量少，计算量低的特点．
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【中文期刊】 刘且根 张明辉 等 《东南大学学报（英文版）》 2013年29卷4期 384-388页
【摘要】 为了提高图像插值的恢复效果,提出了一种基于图结构正则化稀疏表示的双层伯格曼迭代算法.该迭代算法的外层用于约束图像观测数据,内层用于更新图像块的学习字典和稀疏表示系数.引入的图结构正则化稀疏表示约束可以有效地自适应图像块的局部结构,对于严重受...
【关键词】 图像插值；伯格曼迭代法；图结构正则化稀疏表示；
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【中文期刊】 李静 仝晓云 等 《生物医学工程学杂志》 2017年34卷3期 350-356页MEDLINEISTICPKUCA
【摘要】 肝脏疾病特征及交互特征对于肝脏疾病的分类具有重要意义,本文在交互最小绝对收缩和选择算子(LASSO)模型的基础上,研究了广义交互LASSO模型并与其他可用于肝脏疾病分类的方法比较.首先,本文建立了广义交互逻辑斯特(logistic)分类模型...
【关键词】 肝脏疾病分类；特征交互；最小绝对收缩和选择算子；
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【中文期刊】 罗晓梅 索志勇 等 《西安电子科技大学学报（自然科学版）》 2016年1期 18-23页
【摘要】 提出了一种基于字典学习的干涉合成孔径雷达相位降噪算法。首先利用字典学习，建立了干涉相位滤波的优化模型。鉴于该模型非凸难以求解，采用分裂技术和增广拉格朗日框架，获得松弛后的基于 l1范数正则化的优化模型，然后引入交替方向乘子法对松弛后的问题求...
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【中文期刊】 孙玉宝 李欢 等 《电子与信息学报》 2014年12期 2942-2948页
【摘要】 压缩感知重建是解决高光谱现有成像模式数据量大冗余度高问题的一个有效机制。针对高光谱图像的多通道特性，该文建立了高光谱压缩感知的多测量向量模型，编码端使用随机卷积算子对各通道进行快速采样，生成测量向量矩阵。解码端构建图稀疏正则化的联合重建模型...
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【中文期刊】 张晶 马瑾 等 《中北大学学报（自然科学版）》 2017年38卷6期 666-673页
【摘要】 为了克服传统全变分正则化方法容易造成复原图像中出现阶梯状伪边缘、纹理细节丢失的不足,本文提出了一种紧框架小波和总广义全变分联合约束的图像复原算法.首先,结合紧框架小波能够捕获含噪声或退化图像中的奇异点的优势,同时采用能够逼近任意阶多项式函数...
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【外文期刊】 Li, Jie ; Zhang, Wenkun ; 等 《Journal of X-ray science and technology》 2018年26卷5期 785-803页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Low-dose computed tomography;iterative image reconstruction;data-driven tight frame;
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