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摘要:
针对图像重建中采用稀疏正则化算法时,阈值收缩算子的阈值参数难以选取的问题,提出一种采用自适应阈值收缩算子的稀疏正则化算法.该算法收缩算子的阈值参数在迭代求解过程中根据解的稀疏度进行更新;同时在该算子中引入权重系数,研究阈值算子的衰减特性对图像重建质量的影响;并将该算法应用于电学层析成像的仿真和实验图像重建.结果 表明:与传统的稀疏正则化算法相比,使用具有衰减特性的阈值收缩算子的稀疏正则化算法重建图像的性能指标有所提高.当被测物场的内含物分布较为简单时,采用较大的权重系数;当被测物场的内含物分布相对复杂时,使用较小的权重系数,有利于提高重建图像的质量.
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文献信息
篇名 自适应阈值收缩算子的稀疏正则化图像重建算法
来源期刊 中国科学院大学学报 学科 工学
关键词 图像重建 稀疏正则化算法 阈值收缩算子 自适应 衰减特性
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 多相流专栏
研究方向 页码范围 242-247
页数 6页 分类号 TP29
字数 3971字 语种 中文
DOI 10.7523/j.issn.2095-6134.2020.02.014
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 董峰 天津大学电气自动化与信息工程学院天津市过程检测与控制重点实验室 80 760 16.0 25.0
2 许燕斌 天津大学电气自动化与信息工程学院天津市过程检测与控制重点实验室 10 109 6.0 10.0
3 张胜男 天津大学电气自动化与信息工程学院天津市过程检测与控制重点实验室 3 33 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像重建
稀疏正则化算法
阈值收缩算子
自适应
衰减特性
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
中国科学院大学学报
双月刊
2095-6134
10-1131/N
大16开
北京玉泉路19号(甲)
82-583
1984
chi
出版文献量(篇)
2247
总下载数(次)
2
总被引数(次)
15229
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
论文1v1指导