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含Laplace-Gauss型混合噪聲圖像二階正則化重建方法

孔令海; 孔令波; 許海波; 賈清剛 北京應用物理與計算數(shù)學研究所; 北京100094; 北京交通大學軟件工程學院; 北京100044
  • 客體重建
  • 自適應軟收縮
  • 四階偏微分方程
  • 交替方向增廣拉格朗日方法

摘要:假設(shè)觀測數(shù)據(jù)含Laplace-Gauss型混合噪聲條件下,提出求解數(shù)據(jù)重建反問題的一種新型一階二階混合正則化模型,闡述該模型在斷層重建和流體動力學實驗定量診斷中的應用.建模過程采用貝葉斯推斷理論和期望極大方法,將空間自適應函數(shù)引入經(jīng)典的增廣拉格朗日方法得到模型數(shù)值算法.所提出的模型及其算法進行圖像復原和客體重建實驗.結(jié)果表明模型算法的可靠性.

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計算物理

  • 預計1-3個月 預計審稿周期
  • 0.37 影響因子
  • 教育 快捷分類
  • 雙月刊 出版周期

主管單位:中國科學技術(shù)協(xié)會;主辦單位:中國核學會

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