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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Image Processing >Sparse recovery of complex phase-encoded velocity images using iterative thresholding
【24h】

Sparse recovery of complex phase-encoded velocity images using iterative thresholding

机译：使用迭代阈值法稀疏恢复复杂的相位编码速度图像

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In this paper we propose a new algorithm for reconstructing phase-encoded velocity images of catalytic reactors from undersampled NMR acquisitions. Previous work on this application has employed total variation and nonlinear conjugate gradients which, although promising, yields unsatisfactory, unphysical visual results. Our approach leverages prior knowledge about the piecewise-smoothness of the phase map and physical constraints imposed by the system under study. We show how iteratively regularizing the real and imaginary parts of the acquired complex image separately in a shift-invariant wavelet domain works to produce a piecewise-smooth velocity map, in general. Using appropriately defined metrics we demonstrate higher fidelity to the ground truth and physical system constraints than previous methods for this specific application.
机译：在本文中，我们提出了一种新的算法，用于从欠采样的NMR采集中重建催化反应器的相位编码速度图像。对此应用程序的先前工作已经采用了总变化和非线性共轭梯度，尽管它们很有希望，但会产生不令人满意的，非物理的视觉结果。我们的方法利用了有关相图的分段平滑度的先验知识以及所研究系统施加的物理约束。我们展示了如何在平移不变小波域中分别迭代地对获取的复杂图像的实部和虚部进行正则化，以产生分段平滑的速度图。使用适当定义的度量标准，与该特定应用的先前方法相比，我们表现出更高的真实度和物理系统约束保真度。

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