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摘要 提出更具有一般性的约束稀疏正则图像重建模型,它不仅包含了各向异性和各向同性TV范数重建模型,而且可以推广到其他CT重建模型。基于Chambolle和Pock的原始对偶方法思想,借助指示函数,将原模型转化为无约束的凸优化模型,建立求解所得到优化模型的迭代算法,该算法的特点是无需内迭代以及计算矩阵逆且迭代每一步都具有显示解。进而,提出了一种自适应的原始对偶算法,将算法中固定迭代参数推广到可变参数情形。最后,将所提模型和算法应用于不完备投影CT重建问题,并与ART-POCS方法进行比较,得出我们的方法在图像重建质量等方面优于ART-POCS方法。 更多还原
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| 关键词 ：
TV范数,
图像重建,
ART-POCS算法,
不完备投影
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| 基金资助:中国科学院数学与系统科学研究院访问基金资助项目(AM201622C04)； 国家自然科学基金资助项目(11401293,11461046,11661056)； 江西省自然科学基金资助项目(20151BAB211010,20142BAB211016)； 中国博士后科学基金资助项目(2015M571989)； 江西省博士后科学基金资助项目(2015KY51)；
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