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沃伊奇·马克西姆;冯玉萌;侯赛因·班加克;伊利·布雷丁

基于泊松分布数据的层析重建：一种快速收敛的EM-TV对偶方法。 （英语） Zbl 1523.65048号

数字。算法 94，第2期，701-731（2023）.
摘要：本文主要研究核医学成像的层析重建，其中经典方法包括使用迭代期望最大化算法最大化泊松分布数据的可能性。在这种情况下，当采集的数据量较低且在图像中产生低信噪比时，向前迈出的一步是将解决方案之前的总变化纳入MAP-EM公式中。这个先验是不可微的。本文的创新之处在于提出了一个收敛且高效的数值方案来计算MAP-EM优化器，交替使用规则的最大似然最大化步骤和使用Fenchel-Rockafellar的凸对偶原理求解的TV-enoising。主要理论结果是证明了该格式的稳定性和收敛性。我们还进行了一些数值实验，将所提出的算法与文献中的其他算法进行了比较。

理学硕士：

65J22型 抽象空间反问题的数值解法
94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等）

关键词：

图像重建;泊松噪声;MLEM公司;总变差法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{V.Maxim}等人，数字。算法94，No.2，701--731（2023；Zbl 1523.65048）
全文： 内政部 哈尔

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