基于两步正则化Gauss-Newton迭代算法的ECT图像重建

电容层析成像(ECT)技术求解图像重建问题属于非线性问题,并且存在严重的不适定性。为提高图像重建精度,提出了一种基于两步正则化Gauss-Newton迭代算法的ECT图像重建方法。针对标准正则化Gauss-Newton迭代算法在图像重建中存在的不收敛问题,引入了两步迭代方法;改进了正则化矩阵,提高了解估计的精确度;考虑到Gauss-Newton算法对迭代初值的依赖性,加入了同伦算法。最后,进行仿真和静态实验,并与线性反投影(LBP)算法、Landweber算法、Tikhonov正则化算法进行对比。结果表明,该方法可有效提高图像重建精度。

基于两步迭代收缩法的多稀疏空间图像快速重构方法

由于多稀疏空间图像重构时,像素范围选取过大、峰值信噪比低以及重构时间长,导致图像重构方法存在重构效果差的问题,提出基于两步迭代收缩法的多稀疏空间图像快速重构方法。明确多稀疏空间图像重构存在的问题,在明确问题后,以迭代收缩阈值算法为基础,引入迭代加权收缩算法,结合每一轮迭代结果作为初值,完成图像重构的两步迭代收缩法设计,实现多稀疏空间图像快速重构。实验结果表明:应用该方法后的重构多稀疏空间图像峰值信噪比达到37.9 dB以上,图像重构时间仅为16.0 ms,图像结构相似性达到了0.98以上,并且重构多稀疏空间图像的效果更好,经过实验分析证实了所提方法具备可行性。

基于FCM及快速迭代收缩阈值算法的平面ECT图像重建

为提高平面阵列电容成像系统的成像精度,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)进行数据优化的快速迭代收缩阈值算法(FISTA)。根据平面阵列电容数据的特点,首先利用FCM算法对测量电容值进行分类,保留有效电容值,实现电容向量降维;然后利用离散小波基(DWT)对灰度值进行稀疏表示,并建立L1正则化模型,采用FISTA进行求解,以实现图像重建;最后将FCM处理后的电容值分别用于Landweber算法、Tikhonov算法进行重建对比。仿真与实验结果表明,该算法重建图像的平均相对误差约为0.0527,平均相关系数约为0.9422,均优于其它算法,且重建图像伪影较少,更接近真实情况;因此,所提算法具有更好的重建效果。。

单幅同轴全息图两步迭代收缩重建

利用压缩传感理论中的两步迭代收缩重建算法,开展单幅同轴全息图重建实验研究,实现单幅同轴全息图共轭重建像的消除并克服数字全息技术在轴向聚焦平面识别能力的不足。以数字图像和标准分辨率板为记录物体,比较分析了基于两步迭代收缩算法和菲涅尔近似衍射重建算法的重建质量;以两根裸光纤为实验样本,分析了两步迭代收缩重建算法对记录物体轴向不同焦平面的识别能力。实验结果表明两步迭代收缩重建算法可得到清晰度高于68.73%的重建信息,同时对直径为125μm的两根光纤在9mm的轴向间距条件下,显示出了比全息菲涅尔近似算法更好的聚焦平面识别能力。这一轴向聚焦识别能力有助于数字全息技术应用于功能材料梯度参数或功能涂层光学器件涂层厚度检测。

基于两步迭代收缩的无线传感网络定位

随着无线传感网络的发展,传统的定位算法不能满足需求,而压缩传感通过少量的采样点就可重构原信号。针对网络节点定位问题,为降低采样率,本文将压缩传感理论用于无线传感网络,通过选取测量矩阵和稀疏矩阵,将两步迭代收缩算法用于无线传感网络的节点采样中,构建压缩传感的节点定位模型,具有较高的节点重构精度。实验分析表明,该算法性能稳定,同时具有较快的收敛速度。

基于两步迭代收缩阈值的编码孔径光谱数据复原算法

编码孔径光谱成像仪根据压缩传感理论,对物体进行光谱成像。编码孔径光谱数据复原的特点在于能将探测器上所得到的二维编码像复原成三维的数据立方体。两步迭代收缩阈值算法是在迭代收缩阈值算法和迭代加权收缩算法基础上加以改进而得出的,采用两步迭代收缩阈值算法对编码孔径光谱数据进行复原,成功地由二维编码像复原出了三维数据立方体,具有迭代步数少,收敛速度快的特点。

基于两步迭代收缩法和复数小波的压缩传感图像重构

压缩传感系统利用图像稀疏表示的先验知识,能从少量的观测值中重构原始图像。目前压缩传感系统通常利用只有三个方向的正交小波基表示图像,应用迭代收缩法求解对应的优化问题。该方法的缺点是收敛速度慢,并且重构图像有明显的伪吉布斯效应。针对这一缺点,本文提出了结合双树复数小波稀疏图像表示和两步迭代收缩的图像重构算法,在迭代时利用前两个估计值更新当前值。实验结果表明,本文算法的重构图像视觉效果好,收敛速度比传统的重构算法快。

Banach空间解一类(A,η)-增生映象包含组的两步迭代算法(英文)

在Banach空间中引入和研究了一类含(A,η)增生映象的变分包含,利用(A,η)增生映象的预解算子技巧,证明了这类(A,η)增生映象包含组解的存在性和唯一性.并对这类(A,η)增生映象包含组的逼近解构造了一种新的具误差的两步迭代算法,还讨论了由算法生成的迭代序列的收敛性.

高阶PageRank问题的一个两步分裂迭代算法

在一般PageRank问题的基础上,Gleich等结合了马尔科夫链的性质提出了高阶PageRank问题.基于Gleich等提出的几个算法,结合两步分裂迭代的思想提出了解高阶PageRank问题的一个两步分裂迭代算法.该算法能增加收敛的范围,并且减少算法的迭代步数.

基于改进迭代收缩阈值算法的微观3D重建方法

迭代收缩阈值算法(ISTA)求解离焦深度恢复动态优化问题时,采用固定迭代步长,导致算法收敛效率不佳,使得重建的微观3D形貌精度不高。为此,提出一种基于加速算子梯度估计和割线线性搜索的方法优化ISTA——FL-ISTA。首先,在每一次迭代中,由当前点和前一个点的线性组合构成加速算子重新进行梯度估计,更新迭代点;其次,为了改变迭代步长固定的限制,引入割线线性搜索,动态确定每次最优迭代步长;最后,将改进的迭代收缩阈值算法用于求解离焦深度恢复动态优化问题,加快算法的收敛速度、提高微观3D形貌重建的精度。在对标准500 nm尺度栅格的深度信息重建实验中,与ISTA、快速ISTA(FISTA)和单调快速ISTA(MFISTA)相比,FL-ISTA收敛速度均有所提升,重建的深度信息值下降了10个百分点,更接近标准500 nm栅格尺度;与ISTA相比,FL-ISTA重建的微观3D形貌均方差(MSE)和平均误差分别下降了18个百分点和40个百分点。实验结果表明,FL-ISTA有效提升了求解离焦深度恢复动态优化问题的收敛速度,提高了微观3D形貌重建的精度。

广义多值拟变分包含解的两步迭代(英文)

本文引入并研究了Hilbert空间中的一类广义多值拟变分包含问题.借助预解算子技巧构造了一个新的两步迭代算法来逼近广义多值拟变分包含的解,并且证明了其解的存在性以及迭代算法生成的迭代序列的收敛性.

用于两相流检测电容层析系统成像的迭代算法

电容层析成像技术(ECT)在应用生产过程中作为一种在线检测技术而得到充分应用。通过精确测量ECT系统的12个电极之间的电容,并利用测量数据进行二维模型有限元法计算其电场敏感分布图,提出了一种迭代的成像算法。该迭代算法可比较精确地对管道横截面的两相流进行图像重建。并讨论了工业应用的实际问题和目前的技术上的缺陷性。

基于重启策略的快速迭代收缩阈值算法的荧光分子断层成像重建

提出一种改进的快速迭代收缩阈值算法(FISTA)来求解荧光分子断层成像(FMT)目标函数,并采用重启策略搜索步长,在迭代中提供合适的Lipschitz常数,从而加快FISTA的收敛速度。数值仿真实验和真实小鼠实验结果表明,与经典的FISTA对比,基于重启策略的快速迭代收缩阈值算法(R-FISTA)能够在保证FMT重建精度的同时加快重建速度。

用于电容层析成像的一步稳定图像重建算法

本文提出一种基于Landweber迭代的电容层析成像系统一步稳定图像重建算法。该算法通过构建压缩算子可以克服传统Landweber迭代方法存在的半收敛性,得到稳定的重建图像。同时该算法的矩阵算子可以预先计算,然后通过一步矩阵运算实现图像重构。实验结果表明,该算法可保证重建图像的实时性和鲁棒性。

基于多步迭代方法的快速总变分图像复原

针对目前总变分图像复原算法收敛速度较慢的问题,本文提出了一类基于多步迭代的快速总变分图像复原算法。提出了两种多步总变分图像复原算法:多步迭代收缩阈值算法和多步迭代加权收缩算法,并针对多步算法每次迭代需要额外估计权参数的不足,给出了一种固定权参数的多步总变分复原算法。同传统的单步总变分复原算法相比,提出算法在每次迭代过程中无需额外增加计算量,且需要很少的迭代就能达到收敛。实验结果表明:对复原不同因素引起的退化图像,文中提出算法的收敛性能远高于传统的单步迭代复原算法,从而我们提出的算法是有效的。

求解PageRank问题的Arnoldi松弛两步分裂算法

提出了求解PageRank问题的一个新的算法——Arnoldi松弛两步分裂算法(Arnoldi relaxed power-inner-outer,Arnoldi-RPIO).该算法在原有的PIO算法中加入一个新的松弛参数,并且运用深度重启的Arnoldi算法来加速算法的收敛性.Arnoldi-RPIO算法的收敛性得到了理论证明,并给出数值算例说明了该算法的有效性.

一种基于可视外壳和迭代收缩的生物自发荧光断层成像方法

医学图像处理是医学影像学、图像处理与计算机视觉等相结合的新技术,已经成为医学临床研究和临床实践中的一项强有力工具,特别是在肿瘤疾病方面得到了极其广泛的应用。在众多医学影像成像技术中,获得较大突破的是光学分子影像成像技术。生物自发荧光断层成像是光学分子影像中一种重要的模态,具有高灵敏度和特异性,可以通过探针特异性地标记靶点实现对病灶分布的定位和量化。近年来,世界上不同的研究组织都针对生物自发荧光断层成像进行了研究,其成像理论已初步建立。笔者提出一种新的成像方法,利用多幅二维图像对生物体进行轮廓重建,再利用改进的迭代收缩算法对光源进行重建,同时对小鼠乳腺癌皮下肿瘤进行三维光源重建。

实现稀疏角度下的精确CT重建:利用ADMM-LP算法求解非凸模型

背景:稀疏角度投影重建是减小CT辐射剂量的有效方法,但因其重建质量的问题限制了该方法的应用。目的:研究基于LP范数的交替方向乘子-CT重建算法,旨在提高稀疏角度下的重建质量。方法:将CT重建模型中的全变分正则项替换为非凸非光滑的LP范数正则项,并利用增广拉格朗日法将约束问题转化为无约束问题,再利用交替方向乘子框架结合广义收缩算法将原优化模型拆分为等价于原问题的子问题,最后迭代求解各子问题。结果与结论:(1)通过仿真及实际实验,对比分析了全变分-凸集投影、代数重建-LP、Split-Bregman-LP以及所提算法在36个稀疏角度下的重建结果,结果显示论文提出的算法重建图像细节更完整,均方根误差更低,而且速度比Split-Bregman-LP快1倍;(2)说明提出的基于LP范数的交替方向乘子-LP算法,在投影角度稀疏情况下的重建结果具有较高的重建精度。

改进正则化半阈值算法的ECT图像重建

针对电容层析成像技术应用于工业多相流管道检测时,图像重建中存在的不适定性、病态性问题,提出一种改进正则化半阈值算法。以L1/2范数为惩戒函数,改进求解L1/2范数所用的半阈值迭代算法中的阈值算子,并以加入加速项的Landweber算法解向量为修正向量,引入改进半阈值正则化模型,优化加速Landweber算法。实验的结果表明,改进正则化半阈值算法在重建图像中相关系数平均达0.91,图像误差平均降至0.21,成像速度保持0.04 s。复杂流型辨识中,改进算法比Landweber迭代算法相关系数提高21.67%,相对误差降低37.01%;比Tikhonov正则化算法相关系数提高22.61%,相对误差降低37.08%;比半阈值算法相关系数和误差分别提高14.85%和降低28.26%。结果表明改进正则化半阈值算法对ECT研究有较好应用前景。

改进的两步迭代阈值的遥感图像恢复算法

结合小波变换和Contourlet变换的多尺度、多分辨的共性及这两种变换分别适合处理点奇异和线奇异的特点,提出了一种新的联合使用小波正则项和Contourlet正则项的遥感图像恢复算法。算法中逆问题的求解等价于一个无约束凸规划的求解问题,目标函数由观测图像的拟合优度和正则项组成,传统的正则项是一个函数,本文使用两个正则项函数,能更好地利用图像的先验知识。然后根据Besov空间的半范数等价于小波系数的范数这一原理,提出了基于小波变换的联合使用小波正则项和Contourlet正则项的两步迭代阈值算法。对遥感图像的恢复结果表明,该算法在改善的信噪比(ISNR)和相关系数(CORR)等评价指标上都有显著的改善。