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题名基于改进迭代收缩阈值算法的微观3D重建方法
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作者
伍秋玉
张明新
刘永俊
郑金龙
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机构
中国矿业大学计算机科学与技术学院
常熟理工学院计算机科学与工程学院
东北大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第8期2398-2404,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61173130)~~
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文摘
迭代收缩阈值算法(ISTA)求解离焦深度恢复动态优化问题时,采用固定迭代步长,导致算法收敛效率不佳,使得重建的微观3D形貌精度不高。为此,提出一种基于加速算子梯度估计和割线线性搜索的方法优化ISTA——FL-ISTA。首先,在每一次迭代中,由当前点和前一个点的线性组合构成加速算子重新进行梯度估计,更新迭代点;其次,为了改变迭代步长固定的限制,引入割线线性搜索,动态确定每次最优迭代步长;最后,将改进的迭代收缩阈值算法用于求解离焦深度恢复动态优化问题,加快算法的收敛速度、提高微观3D形貌重建的精度。在对标准500 nm尺度栅格的深度信息重建实验中,与ISTA、快速ISTA(FISTA)和单调快速ISTA(MFISTA)相比,FL-ISTA收敛速度均有所提升,重建的深度信息值下降了10个百分点,更接近标准500 nm栅格尺度;与ISTA相比,FL-ISTA重建的微观3D形貌均方差(MSE)和平均误差分别下降了18个百分点和40个百分点。实验结果表明,FL-ISTA有效提升了求解离焦深度恢复动态优化问题的收敛速度,提高了微观3D形貌重建的精度。
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关键词
微观3D重建
离焦深度恢复
迭代收缩阈值算法
加速算子梯度估计
割线线性搜索
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Keywords
microscopic 3D reconstruction
depth from defocus
Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm （ISTA）
gradient estimation of acceleration operator
secant linear search
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分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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