检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]华北工学院电子信息工程系,山西太原030051 [2]华北工学院应用数学系,山西太原030051
出 处:《华北工学院学报》2004年第6期472-475,共4页Journal of North China Institute of Technology
基 金:山西省自然科学基金资助项目(20021042)
摘 要: 图像重建常常被转化为线性方程组的求解问题.从解大型线性方程组出发,由逐次超松弛法(SuccessiveOverRelaxation,SOR)推导出一种带有松弛因子的迭代法.与SOR法相比,该算法不仅大大降低了对计算时间和内存空间的需要,而且有利于克服重建图像对不完全噪声数据的敏感性.通过对模拟数据和实际数据的重建,估计了算法的有效性,并将重建图像与滤波反投影(FilteredBackProjection,FBP)重建图像进行了比较.Image reconstruction is often converted into the solution of the linear equations. In this paper, we have deduced an iterative algorithm with relaxation parameter from the successive over relaxation (SOR) method,which not only deduce the necessary of computation time and memory space but also is propitious to overcome the sensitivity of reconstructed images to incomplete noisy data. We also assess effectiveness of our algorithm by reconstruction for simulated and practical data and compare images reconstructed by filtered back projection (FBP) and the proposed method.
关 键 词:重建图像 图像重建 噪声数据 内存空间 算法 松弛因子 超松弛法 迭代法 线性方程组 推导
分 类 号:TH455[机械工程—机械制造及自动化] O241[理学—计算数学]
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