飞镖TVR

TVR-DART:一种更稳健的从有限投影数据进行离散层析成像的自动灰度估计算法。本文提出了一种新的离散层析成像(DT)迭代重建算法——全变差正则化离散代数重建技术(TVR-DART),该算法具有自动灰度估计功能。该算法比原来的DART算法更健壮、自动化程度更高,针对的是只有少数几种不同材料成分的物体成像,每种成分对应于不同的灰度值。通过同时利用扫描对象的两种先验知识,TVR-DART在一个由压缩感知启发的优化框架内解决离散重建问题,以引导当前重建朝着具有指定数量离散灰度值的解决方案方向发展。在迭代过程中,随着重建的改进,估计出灰度值和阈值。从模拟数据、实验μCT和电子断层扫描数据集进行的大量实验表明,TVR-DART能够从少量投影图像和/或小角度范围内提供比现有算法更精确的重建。此外,与原有的DART算法相比,新算法在参数整定上的工作量更小。通过TVR-DART,我们的目标是为断层摄影学会提供一个易于使用和鲁棒的DT算法。


zbMATH中的参考文献(参考文献21条,1标准件)

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