目的低剂量投影条件下的CT图像重建。方法采用双层K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典训练的学习方法进行图像的超分辨率重建。字典学习方法中采用KSVD算法,稀疏编码采用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit...目的低剂量投影条件下的CT图像重建。方法采用双层K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典训练的学习方法进行图像的超分辨率重建。字典学习方法中采用KSVD算法,稀疏编码采用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法。该算法首先利用训练库进行第一层字典训练,然后利用第一层训练的字典对低分辨率图像进行重建。进而将重建图像作为第二层待重建图像的输入,这样使得第二层输入图像含有较多的高频细节信息,因此能在重构的过程中恢复更多的细节信息,让高分辨率重构图像达到较好的效果。结果双层字典重建效果明显优于KSVD算法,重建图像更接近于原始高分辨率CT图像。结论本研究对双层字典训练学习的框架进行反迭代投影的全局优化改进,改善了图像的重建质量。展开更多
马思中(Magnus Fiskesjo)博士[瑞典]和陈星灿博士合著《中国之前的中国:安特生、丁文江和中国史前史的发现》(China before China)由瑞典东方古物博物馆出版发行。本文对该书内容作了详尽的介绍,重现了当年安特生和丁文江等早期科学家...马思中(Magnus Fiskesjo)博士[瑞典]和陈星灿博士合著《中国之前的中国:安特生、丁文江和中国史前史的发现》(China before China)由瑞典东方古物博物馆出版发行。本文对该书内容作了详尽的介绍,重现了当年安特生和丁文江等早期科学家在中国史前田野考古合作的历史,以及评价他们对中国早期考古学发展的贡献。作者强调了当前中国考古学国际合作的意义,特别是涉及了对中国文物海外收藏政策的制定。展开更多
文摘目的低剂量投影条件下的CT图像重建。方法采用双层K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典训练的学习方法进行图像的超分辨率重建。字典学习方法中采用KSVD算法,稀疏编码采用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法。该算法首先利用训练库进行第一层字典训练,然后利用第一层训练的字典对低分辨率图像进行重建。进而将重建图像作为第二层待重建图像的输入,这样使得第二层输入图像含有较多的高频细节信息,因此能在重构的过程中恢复更多的细节信息,让高分辨率重构图像达到较好的效果。结果双层字典重建效果明显优于KSVD算法,重建图像更接近于原始高分辨率CT图像。结论本研究对双层字典训练学习的框架进行反迭代投影的全局优化改进,改善了图像的重建质量。
文摘马思中(Magnus Fiskesjo)博士[瑞典]和陈星灿博士合著《中国之前的中国:安特生、丁文江和中国史前史的发现》(China before China)由瑞典东方古物博物馆出版发行。本文对该书内容作了详尽的介绍,重现了当年安特生和丁文江等早期科学家在中国史前田野考古合作的历史,以及评价他们对中国早期考古学发展的贡献。作者强调了当前中国考古学国际合作的意义,特别是涉及了对中国文物海外收藏政策的制定。