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基于组稀疏正则化的荧光扩散层析成像重建
被引量:
1
1
作者
李晓琳
傅红笋
宋博琳
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021年第2期244-250,共7页
针对荧光扩散层析成像中荧光光源的定位误差较大和形态学信息不完整的问题,提出一种基于组稀疏正则化的同时代数重建技术(GSR-SART)算法。该算法利用图像的非局部自相似性和局部稀疏性构造自适应相似组;然后,将相似组作为基本单元,学习...
针对荧光扩散层析成像中荧光光源的定位误差较大和形态学信息不完整的问题,提出一种基于组稀疏正则化的同时代数重建技术(GSR-SART)算法。该算法利用图像的非局部自相似性和局部稀疏性构造自适应相似组;然后,将相似组作为基本单元,学习自适应字典;最后,采用迭代收缩阈值算法求解目标函数。实验结果表明,所提算法在峰值信噪比和方均根误差的结果上比其他先进算法有较大的提升。
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关键词
成像系统
荧光扩散层析成像
非局部自相似性
稀疏表示
字典学习
原文传递
题名
基于组稀疏正则化的荧光扩散层析成像重建
被引量:
1
1
作者
李晓琳
傅红笋
宋博琳
机构
大连海事大学理学院
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021年第2期244-250,共7页
基金
国家自然科学基金(41474102)。
文摘
针对荧光扩散层析成像中荧光光源的定位误差较大和形态学信息不完整的问题,提出一种基于组稀疏正则化的同时代数重建技术(GSR-SART)算法。该算法利用图像的非局部自相似性和局部稀疏性构造自适应相似组;然后,将相似组作为基本单元,学习自适应字典;最后,采用迭代收缩阈值算法求解目标函数。实验结果表明,所提算法在峰值信噪比和方均根误差的结果上比其他先进算法有较大的提升。
关键词
成像系统
荧光扩散层析成像
非局部自相似性
稀疏表示
字典学习
Keywords
imaging systems
fluorescence diffuse optical tomography
nonlocal self-similarity
sparse representation
dictionary learning
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于组稀疏正则化的荧光扩散层析成像重建
李晓琳
傅红笋
宋博琳
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021
1
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