ISSN 1004-4140
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基于ASD-POCS框架的高阶TpV图像重建算法

闫慧文 乔志伟

闫慧文, 乔志伟. 基于ASD-POCS框架的高阶TpV图像重建算法[J]. CT理论与应用研究, 2021, 30(3): 279-289. doi: 10.15953/j.1004-4140.2021.30.03.01
引用本文: 闫慧文, 乔志伟. 基于ASD-POCS框架的高阶TpV图像重建算法[J]. CT理论与应用研究, 2021, 30(3): 279-289. doi: 10.15953/j.1004-4140.2021.30.03.01
YAN Huiwen, QIAO Zhiwei. High Order TpV Image Reconstruction Algorithms Based on ASD-POCS Framework[J]. CT Theory and Applications, 2021, 30(3): 279-289. doi: 10.15953/j.1004-4140.2021.30.03.01
Citation: YAN Huiwen, QIAO Zhiwei. High Order TpV Image Reconstruction Algorithms Based on ASD-POCS Framework[J]. CT Theory and Applications, 2021, 30(3): 279-289. doi: 10.15953/j.1004-4140.2021.30.03.01

基于ASD-POCS框架的高阶TpV图像重建算法

doi: 10.15953/j.1004-4140.2021.30.03.01
基金项目: 

国家自然科学基金面上项目(62071281);山西省重点研发计划(201803D421012);山西省留学人员科技活动项目(RSC1622);山西省回国留学人员科研资助项目(2020-008)。

详细信息
    作者简介:

    闫慧文,女,山西大学计算机科学与技术专业硕士研究生,主要从事医学图像重建、图像处理等方面的研究,E-mail:578705307@qq.com;乔志伟*,男,博士,山西大学计算机与信息技术学院教授、博士生导师,主要从事电子顺磁共振成像、图像重建算法、高性能计算等方面的研究,E-mail:zqiao@sxu.edu.cn。

  • 中图分类号: O242;TP391.41

High Order TpV Image Reconstruction Algorithms Based on ASD-POCS Framework

  • 摘要: 总变差(TV)最小化模型目前已广泛应用于图像重建领域,其通过最小化一阶图像梯度大小变换的L1范数实现,能在稀疏投影采集下得到精确的重构。然而,TV模型是基于分段平滑的图像的假设提出的,有时会产生阶梯效应。研究发现,高阶总变差(HOTV)模型可以有效压制阶梯效应,提高重建精度。此外,TpV模型使用Lp范数来逼近L0范数,有望进一步提高稀疏重建能力。鉴于此,本文将HOTV模型与TpV模型结合,提出一种新的高阶TpV (HOTpV)重建模型,采用自适应梯度下降-投影到凸集(ASD-POCS)算法进行求解,分别在理想和有噪声条件下对灰度渐变仿真模体以及真实CT图像仿真模体进行稀疏重建实验。实验结果显示,相比于TV、TpV以及HOTV三种重建模型,HOTpV能得到精度最高的图像。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2021-01-10

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