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摘要:
The constrained total variation minimization has been developed successfully for image reconstruction in computed tomography. In this paper, the block component averaging and diagonally-relaxed orthogonal projection methods are proposed to incorporate with the total variation minimization in the compressed sensing framework. The convergence of the algorithms under a certain condition is derived. Examples are given to illustrate their convergence behavior and noise performance.
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篇名 The Convergence of Two Algorithms for Compressed Sensing Based Tomography
来源期刊 计算机断层扫描(英文) 学科 工学
关键词 Compressed SENSING Image Reconstruction Total Variation MINIMIZATION Block ITERATIVE Methods
年,卷(期) 2012,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 30-36
页数 7页 分类号 TP39
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Compressed
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MINIMIZATION
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计算机断层扫描(英文)
季刊
2169-2475
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58
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