| 基于稀疏约束的自适应正则化迭代重建算法 |
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| 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, 21(4): 689-698. |
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| 作者姓名： | 王超 闫镔 李磊 曾磊 李建新 |
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| 作者单位： | 1.信息工程大学信息工程学院,郑州,450002;2.信息工程大学信息工程学院,郑州,450002;3.信息工程大学信息工程学院,郑州,450002;4.信息工程大学信息工程学院,郑州,450002;5.信息工程大学信息工程学院,郑州,450002 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划“863计划”(2012AA011603) |
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| 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。
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| 关 键 词： | ASD-POCS 正则化 压缩感知 SART 共轭梯度法 |
| 收稿时间： | 2012-06-08 |
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