一种基于零模编码的CT图像恢复算法  

A Kind of CT Image Reconstruction Method Based on Zero-norm Coding

作　　者：董正山 林耿[1] DONG Zhengshan;LIN Geng(College of Mathematics and Data Science(Software College), Minjiang University, Fuzhou, Fujian 350108, China)

机构地区：[1]闽江学院数学与数据科学学院(软件学院),福建福州350108

出　　处：《闽江学院学报》2022年第2期1-6,共6页Journal of Minjiang University

基　　金：福建省中青年教师教育科研项目(JAT200403);福建省自然科学基金资助项目(2020J01843)。

摘　　要：针对稀疏约束条件下的CT图像恢复模型,提出了基于拉格朗日方法和硬阈值算子的图像恢复算法。该方法从约束问题的对偶问题出发,优化对偶模型,并通过搜索找到合适的拉格朗日乘子。在迭代过程中,对于每个给定的拉格朗日乘子,利用迭代硬阈值算法求解子问题。实验结果表明,基于拉格朗日方法和迭代硬阈值算法的求解方法是有效的,能得到较好的解。For CT image reconstruction model under sparse constraints,this paper proposes a new method,which combines the Lagrangian method and the iterative hard thresholding.The proposed method solves the dual problem of the original model.And to maximize the Lagrangian dual function,a search technique is used.At each searched Lagrangian multiplier value,the iterative hard thresholding method is adopted to minimize the inner subproblem.Computational experiments show the effectiveness of the proposed method,which could obtain better solution.

关 键 词：图像恢复 稀疏优化 硬阈值算子 拉格朗日方法 

分 类 号：O29[理学—应用数学]