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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 图像处理 » 压缩感知 用TV来做约束，CT重建，求相关文献及Demo代码学习
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eBerry

新虫 (初入文坛)

[求助] 压缩感知 用TV来做约束，CT重建，求相关文献及Demo代码学习 已有2人参与

用TV来做约束，CT是拉东域的测量,。求相关文献及Demo代码来学习学习。
具体怎么样约束，怎么样做拉东域的测量？
一头雾水，求大神提供相关文献及Demo代码，不胜感激！！
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1楼 2014-03-20 16:43:32
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gorgan

木虫之王 (文学泰斗)

无意苦争春

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与，应助指数 +1
eBerry: 金币+15, ★★★很有帮助, 谢谢了 2014-03-30 23:18:10
芝加哥大学潘小川教授的主页，网址如下：
http://radiology.uchicago.edu/page/xiaochuan-pan-publications
专门做TV压缩感知CT重建
赞一下(1人) 回复此楼
无我相，无人相，无众生相，无寿者相
2楼2014-03-20 17:10:59
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zhenwuhuang

至尊木虫 (文学泰斗)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
帮顶一下。
压缩感知（CS）
http://www.docin.com/p-755742206.html
基于贝叶斯压缩感知的雷达成像技术研究
http://www.docin.com/p-694202477.html
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3楼2014-03-20 17:15:19
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eBerry

新虫 (初入文坛)
引用回帖:
2楼: Originally posted by gorgan at 2014-03-20 17:10:59
芝加哥大学潘小川教授的主页，网址如下：
http://radiology.uchicago.edu/page/xiaochuan-pan-publications
专门做TV压缩感知CT重建

没有找到想要的，能否直接提供一下相关的相关文献及Demo代码，谢谢啦
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4楼2014-03-20 21:25:24
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gorgan

木虫之王 (文学泰斗)

无意苦争春
引用回帖:
4楼: Originally posted by eBerry at 2014-03-20 21:25:24
没有找到想要的，能否直接提供一下相关的相关文献及Demo代码，谢谢啦...

原本以为您做的和芝加哥大学研究工作类似
但您说在他们主页上没有发现想要的
那我就不清楚您到底想要什么了

[ 发自手机版 http://muchong.com/3g ]
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无我相，无人相，无众生相，无寿者相
5楼2014-03-21 05:52:02
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eBerry

新虫 (初入文坛)
引用回帖:
5楼: Originally posted by gorgan at 2014-03-21 05:52:02
原本以为您做的和芝加哥大学研究工作类似
但您说在他们主页上没有发现想要的
那我就不清楚您到底想要什么了
...

有看了潘小川教授的主页，的确是有很多TV压缩感知CT重建的参考文献，但是找不到相关的代码。你有做过TV-ART算法吗？有没有这个的算法可以让我参考一下，实在是编不出来，可以让我参考一下思路吗？万分感谢了
压缩感知 用TV来做约束，CT重建，求相关文献及Demo代码学习
TV-ART算法.png
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6楼2014-04-06 11:06:58
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gorgan

木虫之王 (文学泰斗)

无意苦争春
引用回帖:
6楼: Originally posted by eBerry at 2014-04-06 11:06:58
有看了潘小川教授的主页，的确是有很多TV压缩感知CT重建的参考文献，但是找不到相关的代码。你有做过TV-ART算法吗？有没有这个的算法可以让我参考一下，实在是编不出来，可以让我参考一下思路吗？万分感谢了

TV-A ...

公司里有人做过tv算法
然而没有得到论文中所说的结果
于是就没有做下去了

[ 发自手机版 http://muchong.com/3g ]
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无我相，无人相，无众生相，无寿者相
7楼2014-04-06 16:17:37
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zbr0725

铁虫 (初入文坛)
引用回帖:
7楼: Originally posted by gorgan at 2014-04-06 16:17:37
公司里有人做过tv算法
然而没有得到论文中所说的结果
于是就没有做下去了
...

那个需要调整参数，不同成像模型调整因子是不同的，我在做这块的时候一开始也没弄出来，后来调整了参数就做出来了，其中的一些小细节对成像结果的影响很大，需要合理选择。
这个算法还是挺好的，只是成像太慢，完备数据大概需要100多次，有限角度大概需要上千次。
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8楼2015-04-16 10:46:14
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zbr0725

铁虫 (初入文坛)
涉及毕设，暂时代码不能放出来，不过给你点思路。先根据你的模型建立一个采样的程序，主要是用来创建一个采样矩阵，采样值=采样矩阵×信号；建议自己编，因为网上的代码不一定适合你的模型。
然后就可以用ART+TV算法了。
for K=1:N
[X]=ART(采样矩阵,采样值)；
for M=1:N'
[F]=TV(X,α)；
α为调整因子
end
end
因为迭代法本身就是一个公式在循环的迭代，没什么难度，你可以先编ART算法，如果能成像那就行了，然后再编TV算法，TV的梯度导数在绝大部分的TV文献中都有现成的公式，带进去就行了。你也可以采用国外Sidky文献中的变参数法，但是那个我试了，不适用于我的模型，我用的是固定参数。
这个算法在成像时比较费时间，适用一些特殊环境，个人感觉普适性一般。
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9楼2015-04-16 11:06:45
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zbr0725

铁虫 (初入文坛)
引用回帖:
9楼: Originally posted by zbr0725 at 2015-04-16 11:06:45
涉及毕设，暂时代码不能放出来，不过给你点思路。先根据你的模型建立一个采样的程序，主要是用来创建一个采样矩阵，采样值=采样矩阵×信号；建议自己编，因为网上的代码不一定适合你的模型。
然后就可以用ART+TV算 ...

思路可能写的不太明白，更正一下
T=0；%迭代初始值
for K=1:N
[X]=ART(采样矩阵,采样值,T)；
Z=X;
for M=1:N'
[Z]=TV(Z,α)；
α为调整因子
end
T=Z；
end
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10楼2015-04-16 11:12:50
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