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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
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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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gorgan
木虫之王 (文学泰斗)
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【答案】应助回帖
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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
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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 |

2楼2014-03-20 17:10:59
zhenwuhuang
至尊木虫 (文学泰斗)
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【答案】应助回帖
感谢参与,应助指数 +1
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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 |
3楼2014-03-20 17:15:19
4楼2014-03-20 21:25:24
gorgan
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5楼2014-03-21 05:52:02
6楼2014-04-06 11:06:58
gorgan
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7楼2014-04-06 16:17:37
8楼2015-04-16 10:46:14
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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。 |
9楼2015-04-16 11:06:45
10楼2015-04-16 11:12:50













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