基于L1与TV正则化的改进图像重建算法

徐敏达; 李志华

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基于L1与TV正则化的改进图像重建算法

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针对不完全投影数据图像重建中出现伪影和噪点的问题,提出了L1与 T V同时进行正则化的图像重建模型.基于该重建模型,通过将Bregman迭代和T V软阈值滤波相结合,进一步提出了一种图像重建算法.该算法首先将投影数据通过优化的Bregman迭代算法进行初步重建,然后使用TV软阈值滤波对改造的全变分模型进行二次重建,最后判断是否满足设定的收敛阈值,若满足则结束重建,输出重建图像,否则重复进行上述两步操作,直至迭代完成.实验采用不添加噪声的Shepp-Logan模型与添加噪声的Abdomen模型来验证算法的有效性,证明了所提出的算法在视觉上均优于ART ,LSQR ,LSQT-STF ,BTV等典型的图像重建算法,同时通过多项评价指标对比表明所提出的算法有明显优势.实验结果表明,所提算法在图像重建中能够有效去除条形伪影并保护图像细节,同时具有良好的抗噪性.

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来源
《计算机科学》 |2018年第12期|210-216|共7页
作者
徐敏达; 李志华;
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作者单位

江南大学物联网工程学院江苏无锡214122;

江南大学物联网工程学院江苏无锡214122;

物联网应用技术教育部工程研究中心江苏无锡214122;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理软件;算法理论;
关键词
图像迭代重建; L1正则化; Bregman迭代; TV软阈值;

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