改进ADMM-TV算法重建CT图像

将ADMM算法与TV算法结合,并在原始ADMM-TV算法的基础上进行了改进,提出基于ADMM-TV的改进算法,该改进算法能够在迭代过程中自适应地选取到更优的λ值,从而提高ADMM算法进行稀疏重建的成像质量。最后进行phantom图像的仿真实验,并将原始算法与改进算法在相同实验环境下进行对比,结果表明,改进算法能够实现更好的重建效果,并且能够有效提高图像信噪比,同时具有一定的抗噪能力。

基于耦合非局部全变差的图像着色算法

基于局部算子的全变差(TV)模型在对纹理图像着色时,会出现颜色扩散不均匀,着色范围区域较小等问题。为了解决上述问题,该文提出基于非局部算子的耦合全变差图像着色模型,结合交替方向乘子法(ADMM),设计出相应的数值求解算法,并给出该算法的收敛性结果。该模型充分利用像素邻域亮度之间的相似性进行颜色扩散,能有效避免仅利用亮度边缘信息进行局部扩散导致颜色扩散不均匀的问题。数值实验结果表明,该模型在快速着色的同时,能有效解决颜色在纹理等细节处扩散不均匀的问题。