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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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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。
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。
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
10楼2015-04-16 11:12:50
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