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混合高斯/泊松最大似然函数下的CBCT图像重建
被引量：
10
1
作者
郑蓉珍
赵芳
+1 位作者
李波
田昕
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期457-464,共8页
如何在复杂噪声条件下提升锥形束计算机断层扫描成像(Cone Beam Computed Tomography,CBCT)图像重建质量,对于CBCT系统而言是非常重要的。本文提出了一种混合高斯/泊松最大似然函数下的CBCT图像重建方法。首先研究了适宜于描述混合高斯...
如何在复杂噪声条件下提升锥形束计算机断层扫描成像(Cone Beam Computed Tomography,CBCT)图像重建质量,对于CBCT系统而言是非常重要的。本文提出了一种混合高斯/泊松最大似然函数下的CBCT图像重建方法。首先研究了适宜于描述混合高斯/泊松噪声环境下的CBCT图像重建模型,它包含一个基于混合高斯/泊松最大似然函数的保真项和一个基于三维全变分正则化方法的约束项。保真项用于约束在混合噪声模型下重建结果与观测值尽可能的相近,约束项用于噪声去除并要求尽可能较好地保留图像的边缘与细节信息。进一步通过可分离近似方法和扩展拉格朗日方法对上述模型进行求解。最后通过仿真数据和真实数据对算法的有效性进行了验证,实验结果表明:仿真结果相对于其他方法而言,PSNR最高可以提升2.1 dB;从主观视觉而言,本文方法在噪声环境下具有较好的图像重建质量。因此,本文方法可以被广泛应用于各种低剂量条件下的CBCT图像重建中。
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关键词
CBCT
混合
高斯/泊松
最大似
然
函数
全变分正则化
图像重建
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职称材料
基于EM算法的联合调制识别与参数估计
被引量：
3
2
作者
吴迪
葛临东
彭华
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期114-120,共7页
针对低信噪比情况下单节点接收调制识别率低的问题,提出了一种基于多节点接收与混合最大似然的调制识别算法。多节点同步接收后将基带信号发送到融合中心,使用混合最大似然实现全局分类判决,通过空间分集提高低信噪比下调制识别的性能...
针对低信噪比情况下单节点接收调制识别率低的问题,提出了一种基于多节点接收与混合最大似然的调制识别算法。多节点同步接收后将基带信号发送到融合中心,使用混合最大似然实现全局分类判决,通过空间分集提高低信噪比下调制识别的性能。为了解决联合似然函数中多维未知参数难以直接求解的问题,将未知发送符号序列表示成隐藏变量后采用EM算法实现未知参数的最大似然估计。给出的算法在平坦衰落信道下实现了BPSK、QPSK、8PSK、16QAM信号的调制识别与参数估计。与基于矩的算法相比,基于EM迭代的最大似然估计提高了未知参数的估计精度。仿真实验结果表明,当采用4节点同步接收,在信噪比大于-2 dB时,平均正确识别率能够达到95%以上。
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关键词
调制识别
混合最大似然
最大似
然
估计
EM算法
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职称材料
题名
混合高斯/泊松最大似然函数下的CBCT图像重建
被引量：
10
1
作者
郑蓉珍
赵芳
李波
田昕
机构
武汉大学电子信息学院
武汉大学中南医院心血管内科
武汉大学口腔医院放射科
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期457-464,共8页
基金
湖北省自然科学基金资助项目(No.2018CFB435)
中央财政专项资助(No.2042018kf1009)。
文摘
如何在复杂噪声条件下提升锥形束计算机断层扫描成像(Cone Beam Computed Tomography,CBCT)图像重建质量,对于CBCT系统而言是非常重要的。本文提出了一种混合高斯/泊松最大似然函数下的CBCT图像重建方法。首先研究了适宜于描述混合高斯/泊松噪声环境下的CBCT图像重建模型,它包含一个基于混合高斯/泊松最大似然函数的保真项和一个基于三维全变分正则化方法的约束项。保真项用于约束在混合噪声模型下重建结果与观测值尽可能的相近,约束项用于噪声去除并要求尽可能较好地保留图像的边缘与细节信息。进一步通过可分离近似方法和扩展拉格朗日方法对上述模型进行求解。最后通过仿真数据和真实数据对算法的有效性进行了验证,实验结果表明:仿真结果相对于其他方法而言,PSNR最高可以提升2.1 dB;从主观视觉而言,本文方法在噪声环境下具有较好的图像重建质量。因此,本文方法可以被广泛应用于各种低剂量条件下的CBCT图像重建中。
关键词
CBCT
混合
高斯/泊松
最大似
然
函数
全变分正则化
图像重建
Keywords
Cone Beam Computed Tomography(CBCT)
mixed Poisson-Gaussian maximum likelihood function
total variation regularization
image reconstruction
分类号
R816.98 [医药卫生—放射医学]
TP391.41 [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EM算法的联合调制识别与参数估计
被引量：
3
2
作者
吴迪
葛临东
彭华
机构
信息工程大学信息系统工程学院
出处
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期114-120,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61072046)
河南省基础与前沿研究计划资助项目(102300410008
132300410049)
文摘
针对低信噪比情况下单节点接收调制识别率低的问题,提出了一种基于多节点接收与混合最大似然的调制识别算法。多节点同步接收后将基带信号发送到融合中心,使用混合最大似然实现全局分类判决,通过空间分集提高低信噪比下调制识别的性能。为了解决联合似然函数中多维未知参数难以直接求解的问题,将未知发送符号序列表示成隐藏变量后采用EM算法实现未知参数的最大似然估计。给出的算法在平坦衰落信道下实现了BPSK、QPSK、8PSK、16QAM信号的调制识别与参数估计。与基于矩的算法相比,基于EM迭代的最大似然估计提高了未知参数的估计精度。仿真实验结果表明,当采用4节点同步接收,在信噪比大于-2 dB时,平均正确识别率能够达到95%以上。
关键词
调制识别
混合最大似然
最大似
然
估计
EM算法
Keywords
modulation classification
hybrid maximum likelihood
maximum likelihood estimation
expectation maximization algorithm
分类号
TN914 [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
混合高斯/泊松最大似然函数下的CBCT图像重建
郑蓉珍
赵芳
李波
田昕
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于EM算法的联合调制识别与参数估计
吴迪
葛临东
彭华
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
3
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职称材料
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