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基于稀疏约束的自适应正则化迭代重建算法
引用本文:王超,闫镔,李磊,曾磊,李建新.基于稀疏约束的自适应正则化迭代重建算法[J].CT理论与应用研究,2012(4):689-698.
作者姓名:王超  闫镔  李磊  曾磊  李建新
作者单位:信息工程大学信息工程学院
基金项目:国家高技术研究发展计划“863计划”(2012AA011603)
摘    要:本文针对ASD-POCS算法中约束项权重对不同应用的多变性引起的算法鲁棒性差等问题,提出了一种基于稀疏约束的自适应正则化迭代重建算法,该算法采用一种Lagendijk型的正则化策略构造最优化问题,分别采用局部方差、图像能量估计自适应地求取加权对角矩阵和全局正则化参数。最优化问题的求解过程中,采用SART算法和共轭梯度法求解保真项和约束项最优化问题。实验结果表明,AR-SART-CG算法能更好地权衡恢复图像边缘和平滑噪声的关系,更好地调节保真项和约束项的权重,得到更高质量的重建图像。

关 键 词:ASD-POCS  正则化  压缩感知  SART  共轭梯度法

An Adaptive Regularization Iterative Reconstruction Algorithm on the Basis of a Sparse Constraint
WANG Chao, YAN Bin , LI Lei, ZENG Lei, LI Jian-xin.An Adaptive Regularization Iterative Reconstruction Algorithm on the Basis of a Sparse Constraint[J].Computerized Tomography Theory and Applications,2012(4):689-698.
Authors:WANG Chao  YAN Bin  LI Lei  ZENG Lei  LI Jian-xin
Institution:Institute of Information Engineering, Information Engineering University, Zhengzhou 450002, China
Abstract:
Keywords:
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