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题名基于改进广义全变分的稀疏图像重建算法
被引量:4
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作者
班晓征
李志华
李贝贝
徐敏达
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机构
江南大学物联网工程学院
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2018年第11期239-249,共11页
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基金
江苏省科技厅产学研联合创新基金(BY2013015-23)
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文摘
为了提升稀疏采样环境下的图像重建质量,针对广义全变分模型重建图像时不能充分利用图像本身结构自相似性信息的不足,建立了一个非局部约束下的改进广义全变分图像重建模型。该模型引入了变化域非局部自相似性作为图像重建的先验信息,同时在八邻域空间计算多方向的广义全变分正则化约束,从而更好地保护了图像的结构特征,进一步地,使用增广拉格朗日理论对模型进行去约束化、求解,提出了基于改进广义全变分的图像重建算法。仿真实验结果表明,所提出的重建模型和图像重建算法可以有效地去除图像中的伪影和噪声,满足稀疏采样情形下对图像重建质量的要求。与其他重建算法进行比较可知,本文算法所重建的图像不论是主观视觉效果,还是各个客观评价指标均有不同程度的改善和提高。
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关键词
成像系统
层析成像
稀疏图像重建
增广拉格朗日方法
广义全变分
非局部正则化
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Keywords
imaging systems
computed tomography
sparse image reconstruction
augmented Lagrangian method
total generalized variation
non-local regularization
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分类号
TP393.0
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名结合邻域信息的TV正则化稀疏角度重建算法
被引量:1
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作者
齐泽瑶
王远军
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机构
上海理工大学医疗器械与食品学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2019年第8期1745-1749,共5页
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基金
上海市自然科学基金项目(18ZR1426900)资助
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文摘
在计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)成像领域,全变分(total variation,TV)重建算法可以从稀疏角度投影数据中重建出高质量的图像而不引入显著的伪影.为了进一步改善算法的性能,本文提出了一种结合邻域信息的TV正则化稀疏角度重建算法.首先通过像素邻域信息的均值和均方差构建了一个自适应权重函数,然后引入到TV模型中以此利用图像的各向异性边缘属性.本文算法可以自适应调节图像局部信息进一步改善了图像的稀疏性,可以更好的重建图像.应用此算法对Shepp-Logan仿真模型和真实的核桃投影数据进行重建,实验结果表明,该算法在抑制伪影和保留边缘结构细节信息方面能够取得更好的性能.
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关键词
计算机断层扫描
稀疏角度图像重建
全变分
邻域信息
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Keywords
CT
sparse-view image reconstruction
TV
neighborhood information
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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