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摘要:
传统的加权最小二乘法、惩罚项加权最小二乘法虽然能够重建得到较好质量的图像,但在欠采样的条件下不能很好的拟制噪声.全变差作为正则项已广泛用于图像重建中,利用图像稀疏的先验知识能够在欠采样的条件下很好的重建图像.本文结合加权最小二乘法和全变差的优点,构造了基于全变差正则项的加权最小二乘法目标函数,运用交替求解的方法,将目标函数分解为求解二次优化和全变差正则化的优化问题,并分别用超松弛迭代方法和梯度下降法求解这两个优化问题.采用Zubal模型对该算法与传统算法进行仿真验证比较,并用相关系数、方差、信噪比等参数描述图像重建质量.结果表明在欠采样条件下,该算法能够更好的拟制噪声,重构效果比传统的有明显地提高.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于全变差的加权最小二乘法PET图像重建
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 正电子发射断层扫描 图像重建 加权最小二乘法 全变差
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 科研通信
研究方向 页码范围 787-790
页数 4页 分类号 TP391
字数 3125字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2013.04.027
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蔡强 68 373 12.0 16.0
2 童基均 浙江理工大学信息学院 23 100 6.0 9.0
3 刘进 浙江理工大学信息学院 6 15 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
正电子发射断层扫描
图像重建
加权最小二乘法
全变差
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
浙江省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.zjnsf.net/
项目类型:一般项目
学科类型:
论文1v1指导