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利用空间氡域数据驱动的紧框架正则化进行CT图像重建。 (英语) Zbl 1343.92272号

摘要:提出了一种基于数据驱动紧帧的空间Radon域CT图像重建模型(SRD-DDTF)。提出的SRD-DDTF模型结合了第二作者等人的联合图像和氡域修复模型的思想[J.Sci.Compute.54,No.2–3,333–349(2013;Zbl 1308.94015号)]数据驱动的图像去噪紧框架[蔡建富等人,应用。计算。哈蒙。分析。37,第1期,89–105(2014年;Zbl 1336.94008号)]。与现有模型不同的是,CT图像及其对应的高质量投影图像都是通过从数据中自适应学习的紧帧,使用稀疏先验信息同时重建的,以提供最佳稀疏近似。设计了一种替代最小化算法来求解该非光滑非凸模型。给出了算法的收敛性分析。数值实验表明,SRD-DDTF模型优于第二作者等人[loc.cit.]的模型,尤其是在恢复图像中的一些细微结构方面。

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92C55 生物医学成像和信号处理
68单位10 图像处理的计算方法
65克15 变分不等式及相关问题的数值方法

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