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Bernstein多项式的快速复合算法
被引量：
3
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作者
冯结青
彭群生
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第2期163-167,共5页
在计算机辅助几何设计中 ,Bernstein多项式的复合是一个重要的研究课题 .目前 ,实现复合的方法主要有Blossom ing算法和优化的 Blossom ing算法 .这类方法虽然是数值稳定的 ,但是计算量很大 ,存储空间和程序复杂性方面也要求较高 .文中...
在计算机辅助几何设计中 ,Bernstein多项式的复合是一个重要的研究课题 .目前 ,实现复合的方法主要有Blossom ing算法和优化的 Blossom ing算法 .这类方法虽然是数值稳定的 ,但是计算量很大 ,存储空间和程序复杂性方面也要求较高 .文中基于多项式插值和符号运算 ,提出了一种新的复合算法 .理论分析表明 ,新算法不但保持了数值稳定性 ,而且在计算量、存储空间和程序复杂性方面明显优于已有算法 .
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关键词
BERNSTEIN多项式
符号计算
计算机辅助设计
快速复合算法
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职称材料
基于不同全变差的医学图像压缩感知重构
被引量：
2
2
作者
赵扬
汤敏
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第9期2443-2450,2463,共9页
为提高磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的速度和成像质量,提出全变差(total variation,TV)、非局部全变差(nonlocal total variation,NLTV)和块稀疏全变差(group sparse total variation,GSTV)模型,对MRI图像压缩感知(compr...
为提高磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的速度和成像质量,提出全变差(total variation,TV)、非局部全变差(nonlocal total variation,NLTV)和块稀疏全变差(group sparse total variation,GSTV)模型,对MRI图像压缩感知(compressed sensing,CS)重构。将不同TV模型分别与小波基相结合建立稀疏模型,由傅里叶矩阵进行测量,采用快速复合分裂算法(fast composite splitting algorithms,FCSA)实现MRI图像重构,以不同性能指标分析并比较不同TV模型的重构效果。实验结果表明,无论采样率如何设置,基于GSTV压缩感知重构MRI图像在性能指标以及细节精度等方面均具有明显优势,在快速医学成像领域具有一定临床应用价值。
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关键词
压缩感知
图像重构
块稀疏
全变差
快速
复合
分裂
算法
医学图像
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职称材料
题名
Bernstein多项式的快速复合算法
被引量：
3
1
作者
冯结青
彭群生
机构
浙江大学CAD&CG国家重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第2期163-167,共5页
基金
国家自然科学基金 (6 990 30 0 8)资助
文摘
在计算机辅助几何设计中 ,Bernstein多项式的复合是一个重要的研究课题 .目前 ,实现复合的方法主要有Blossom ing算法和优化的 Blossom ing算法 .这类方法虽然是数值稳定的 ,但是计算量很大 ,存储空间和程序复杂性方面也要求较高 .文中基于多项式插值和符号运算 ,提出了一种新的复合算法 .理论分析表明 ,新算法不但保持了数值稳定性 ,而且在计算量、存储空间和程序复杂性方面明显优于已有算法 .
关键词
BERNSTEIN多项式
符号计算
计算机辅助设计
快速复合算法
Keywords
Bernstein polynomial, functional composition, Blossoming algorithm, polynomial interpolation, symbolic computation
分类号
TP391.72 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于不同全变差的医学图像压缩感知重构
被引量：
2
2
作者
赵扬
汤敏
机构
南通大学电子信息学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第9期2443-2450,2463,共9页
基金
国家自然科学基金项目(8137166
61401239)
+2 种基金
江苏省高校自然科学研究面上基金项目(12KJB510026)
南通市科技基金项目(BK2014066)
南通大学2008年度博士科研启动基金项目(08B15)
文摘
为提高磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的速度和成像质量,提出全变差(total variation,TV)、非局部全变差(nonlocal total variation,NLTV)和块稀疏全变差(group sparse total variation,GSTV)模型,对MRI图像压缩感知(compressed sensing,CS)重构。将不同TV模型分别与小波基相结合建立稀疏模型,由傅里叶矩阵进行测量,采用快速复合分裂算法(fast composite splitting algorithms,FCSA)实现MRI图像重构,以不同性能指标分析并比较不同TV模型的重构效果。实验结果表明,无论采样率如何设置,基于GSTV压缩感知重构MRI图像在性能指标以及细节精度等方面均具有明显优势,在快速医学成像领域具有一定临床应用价值。
关键词
压缩感知
图像重构
块稀疏
全变差
快速
复合
分裂
算法
医学图像
Keywords
compressed sensing
image reconstruction
group sparse
total variation
fast composite splitting algorithm
medical images
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Bernstein多项式的快速复合算法
冯结青
彭群生
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2001
3
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职称材料
2
基于不同全变差的医学图像压缩感知重构
赵扬
汤敏
《计算机工程与设计》
北大核心
2017
2
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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