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Sparse-view neutron CT 3D image reconstruction algorithm based on split Bregman method
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作者 Teng-Fei Zhu Yang Liu +1 位作者 Zhi Luo Xiao-Ping Ouyang 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第9期41-55,共15页
As a complement to X-ray computed tomography(CT),neutron tomography has been extensively used in nuclear engineer-ing,materials science,cultural heritage,and industrial applications.Reconstruction of the attenuation m... As a complement to X-ray computed tomography(CT),neutron tomography has been extensively used in nuclear engineer-ing,materials science,cultural heritage,and industrial applications.Reconstruction of the attenuation matrix for neutron tomography with a traditional analytical algorithm requires hundreds of projection views in the range of 0°to 180°and typically takes several hours to complete.Such a low time-resolved resolution degrades the quality of neutron imaging.Decreasing the number of projection acquisitions is an important approach to improve the time resolution of images;however,this requires efficient reconstruction algorithms.Therefore,sparse-view reconstruction algorithms in neutron tomography need to be investigated.In this study,we investigated the three-dimensional reconstruction algorithm for sparse-view neu-tron CT scans.To enhance the reconstructed image quality of neutron CT,we propose an algorithm that uses OS-SART to reconstruct images and a split Bregman to solve for the total variation(SBTV).A comparative analysis of the performances of each reconstruction algorithm was performed using simulated and actual experimental data.According to the analyzed results,OS-SART-SBTV is superior to the other algorithms in terms of denoising,suppressing artifacts,and preserving detailed structural information of images. 展开更多
关键词 Neutron CT OS-SART Sparse-view 3D reconstruction split bregman Total variation
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Weighted total variation using split Bregman fast quantitative susceptibility mapping reconstruction method 被引量:1
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作者 Lin Chen Zhi-Wei Zheng +4 位作者 Li-Jun Bao Jin-Sheng Fang Tian-He Yang Shu-Hui Cai Cong-Bo Cai 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第8期645-654,共10页
An ill-posed inverse problem in quantitative susceptibility mapping (QSM) is usually solved using a regularization and optimization solver, which is time consuming considering the three-dimensional volume data. Howe... An ill-posed inverse problem in quantitative susceptibility mapping (QSM) is usually solved using a regularization and optimization solver, which is time consuming considering the three-dimensional volume data. However, in clinical diagnosis, it is necessary to reconstruct a susceptibility map efficiently with an appropriate method. Here, a modified QSM reconstruction method called weighted total variation using split Bregman (WTVSB) is proposed. It reconstructs the susceptibility map with fast computational speed and effective artifact suppression by incorporating noise-suppressed data weighting with split Bregman iteration. The noise-suppressed data weighting is determined using the Laplacian of the calculated local field, which can prevent the noise and errors in field maps from spreading into the susceptibility inversion. The split Bregman iteration accelerates the solution of the Ll-regularized reconstruction model by utilizing a preconditioned conjugate gradient solver. In an experiment, the proposed reconstruction method is compared with truncated k-space division (TKD), morphology enabled dipole inversion (MEDI), total variation using the split Bregman (TVSB) method for numerical simulation, phantom and in vivo human brain data evaluated by root mean square error and mean structure similarity. Experimental results demonstrate that our proposed method can achieve better balance between accuracy and efficiency of QSM reconstruction than conventional methods, and thus facilitating clinical applications of QSM. 展开更多
关键词 quantitative susceptibility mapping ill-posed inverse problem noise-suppressed data weighting split bregman iteration
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基于Split Bregman算法的有限角度CT图像重建 被引量:1
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作者 苟军年 董海鹰 《兰州交通大学学报》 CAS 2018年第3期37-41,57,共6页
对于有限角度投影数据,传统算法重建的CT图像存在伪影严重、噪声明显的现象.基于此,推导建立了CT图像重建的离散化模型,分析了有限角度CT图像重建问题的病态性质,并给出了该问题的L1正则约束求解策略,提出了重建模型的Split Bregman求... 对于有限角度投影数据,传统算法重建的CT图像存在伪影严重、噪声明显的现象.基于此,推导建立了CT图像重建的离散化模型,分析了有限角度CT图像重建问题的病态性质,并给出了该问题的L1正则约束求解策略,提出了重建模型的Split Bregman求解算法.仿真实验表明,对于150°有限角度的无噪及有噪投影数据,Split Bregman算法可以获得比传统ART、SART算法更好的主观重建效果,其重建图像的客观评价指标RMSE、AMSE、PSNR和Residuals均优于ART、SART算法重建结果的对应指标.虽然Split Bregman算法重建所需时间较长,但其在有限角度CT图像重建的伪影消除和噪声抑制方面具有一定优势. 展开更多
关键词 CT图像重建 有限角度投影 split bregman L1正则化
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基于Split Bregman迭代求解水平集框架模型的运动目标检测
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作者 徐国强 王登位 石文君 《电光与控制》 北大核心 2013年第3期16-19,52,共5页
提出了一种基于Split Bregman迭代求解分段常值模型(也称为C-V模型)的运动目标检测方法。该方法首先采用高斯混合模型进行背景建模,然后减去背景得到图像序列的运动区域部分(本方法的处理对象)。由于引入了SplitBregman迭代方案,可以在... 提出了一种基于Split Bregman迭代求解分段常值模型(也称为C-V模型)的运动目标检测方法。该方法首先采用高斯混合模型进行背景建模,然后减去背景得到图像序列的运动区域部分(本方法的处理对象)。由于引入了SplitBregman迭代方案,可以在保证演化过程稳定的前提下采用相对较大的时间步长。在真实红外序列图像上的检测情况表明,Split Bregman迭代方案加速了曲线的演化并且极大地降低了迭代过程所需的次数,说明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 运动目标检测 C-V模型 split bregman迭代 图像处理
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基于分裂Bregman方法的全变差图像去模糊 被引量:18
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作者 王静 吕科 +1 位作者 何宁 王茜 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1503-1508,共6页
针对全变差图像去模糊问题,提出一种基于分裂Bregman方法的全变差图像去模糊算法,利用分裂Bregman方法来优化其求解问题模型.首先,利用辅助变量及其二次惩罚泛函把全变差去模糊优化问题转化为一个等价的无约束优化问题;其次,基于Bregma... 针对全变差图像去模糊问题,提出一种基于分裂Bregman方法的全变差图像去模糊算法,利用分裂Bregman方法来优化其求解问题模型.首先,利用辅助变量及其二次惩罚泛函把全变差去模糊优化问题转化为一个等价的无约束优化问题;其次,基于Bregman迭代将其分解为两个子优化问题采用交替最小化方法进行求解;最后,根据子问题结构特点,采用离散傅立叶变换及收缩技术实现子优化问题的快速计算.实验结果表明,在不同尺寸模糊核条件下本文算法能获得有效、稳定的图像复原结果,相比FTVd、IRN去模糊方法,本文算法复原效果更好,计算更加快速. 展开更多
关键词 图像去模糊 全变差 分裂bregman方法 变量分离 交替最小化方法
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L1投影问题的分裂Bregman方法 被引量:17
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作者 李亚峰 冯象初 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期2471-2475,共5页
为了解决一般的L1投影问题,提出交替分裂BregmanL1投影算法,并给出了算法的收敛性分析和证明.该算法适用于宽泛的L1投影的线性逆问题,以全变差投影为例,该算法比目前所提出的对偶投影算法收敛速度更快,图像恢复的质量更高.通过图像去噪... 为了解决一般的L1投影问题,提出交替分裂BregmanL1投影算法,并给出了算法的收敛性分析和证明.该算法适用于宽泛的L1投影的线性逆问题,以全变差投影为例,该算法比目前所提出的对偶投影算法收敛速度更快,图像恢复的质量更高.通过图像去噪、去模糊和修补的实验结果表明,相比于目前的对偶投影算法,不论是信噪比还是视觉效果,该算法的结果更优. 展开更多
关键词 L1投影 分裂bregman 线性逆问题 全变差 图像去噪 图像去模糊 图像修补
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一种新的去噪模型的分裂Bregman算法 被引量:6
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作者 郝岩 冯象初 许建楼 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期557-563,共7页
该文在研究两步模型的基础上,提出了一种新的变分去噪模型。通过分析新模型的性质,给出一种高效且快速的数值算法。由于新模型耦合了两个变量,因此新算法首先利用交替极小化方法化原模型为两个简单的子模型,然后再对两个子模型分别利用... 该文在研究两步模型的基础上,提出了一种新的变分去噪模型。通过分析新模型的性质,给出一种高效且快速的数值算法。由于新模型耦合了两个变量,因此新算法首先利用交替极小化方法化原模型为两个简单的子模型,然后再对两个子模型分别利用分裂Bregman方法进行数值求解。实验结果表明,新算法不但收敛速度较快,而且在去噪过程中能够减缓阶梯效应并能较好地保持图像的边缘信息。 展开更多
关键词 图像去噪 变分泛函 交替极小化 分裂bregman
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基于快速分裂Bregman迭代的全变差正则化SENSE磁共振图像重建 被引量:1
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作者 吴春俐 朱学欢 +1 位作者 翟江南 丁山 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期24-28,共5页
在并行磁共振成像中,由于敏感度编码(SENSE)重建过程的病态性,当加速因子增大时,其重建图像的信噪比将会明显降低.通过深入分析全变差(TV)正则化的SENSE重建模型,引入一种高效快速的分裂Bregman迭代算法来得到优化解,进而有效改善图像... 在并行磁共振成像中,由于敏感度编码(SENSE)重建过程的病态性,当加速因子增大时,其重建图像的信噪比将会明显降低.通过深入分析全变差(TV)正则化的SENSE重建模型,引入一种高效快速的分裂Bregman迭代算法来得到优化解,进而有效改善图像重建效果.分别对磁共振的体模数据和大脑数据进行仿真实验研究.结果表明,与传统TV正则化SENSE重建相比,此算法不但迭代次数少、收敛速度快,而且能够有效消除混叠伪影,提高图像信噪比并减小归一化均方误差. 展开更多
关键词 敏感度编码(SENSE) 磁共振图像重建 全变差正则化 人工时间演化法 分裂bregman迭代
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基于Wasserstein距离和分裂Bregman方法的图像分割算法 被引量:4
9
作者 王瑜 闫沫 《电子设计工程》 2017年第2期140-144,共5页
针对基于C-V模型的活动轮廓分割算法无法应用于灰度非均匀图像分割的问题。采用Wasserstein距离作为区域直方图相似性测度,提出基于该测度的非参数活动轮廓分割模型。在模型求解时引入全局凸分割和分裂Bregman方法,减少了计算量。大量... 针对基于C-V模型的活动轮廓分割算法无法应用于灰度非均匀图像分割的问题。采用Wasserstein距离作为区域直方图相似性测度,提出基于该测度的非参数活动轮廓分割模型。在模型求解时引入全局凸分割和分裂Bregman方法,减少了计算量。大量实验结果表明该模型不依赖初始轮廓曲线的位置,能够对灰度非均匀图像进行较准确的分割,具有较快的运算速度。 展开更多
关键词 图像分割 Wasserstein距离 分裂bregman方法 全局凸分割 活动轮廓
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基于空间自适应高阶全变分的地震数据去噪模型
10
作者 李江萍 王德华 +2 位作者 乔增强 张丽丽 刘乃豪 《非常规油气》 2025年第1期1-8,共8页
地震噪声压制是地震数据处理的关键环节,其结果将影响地震数据的后续处理及地质解释。针对传统全变分(TV)正则化模型容易导致阶梯效应,以及高阶全变分(HOTV)正则化模型容易丢失边缘信息的问题,提出了一种能够克服阶梯效应并保护边缘信... 地震噪声压制是地震数据处理的关键环节,其结果将影响地震数据的后续处理及地质解释。针对传统全变分(TV)正则化模型容易导致阶梯效应,以及高阶全变分(HOTV)正则化模型容易丢失边缘信息的问题,提出了一种能够克服阶梯效应并保护边缘信息的地震数据去噪模型--空间自适应高阶全变差(SAHOTV)正则化模型。首先,通过差分特征值构造基于边缘检测函数的空间自适应权函数;其次,根据边缘检测函数提取的细节信息,定义空间自适应高阶全变分地震数据去噪模型;最后采用分裂Bregman迭代算法快速求解。实验结果表明:1)该方法能够提高地震数据的峰值信噪比;2)在抑制随机噪声的过程中可以显著地降低阶梯效应;3)能够较好地保留边缘及构造信息;4)该方法对有效同相轴信息损伤较小,保真度较高,去噪效果的优势明显。以上成果认识,对提高地震数据勘探的精度具有指导意义。 展开更多
关键词 地震数据去噪 随机噪声 高阶全变分 差分特征值 分裂bregman迭代算法
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采用分裂Bregman的空间邻近目标红外超分辨算法 被引量:1
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作者 左芝勇 《电讯技术》 北大核心 2020年第7期778-784,共7页
利用红外成像系统跟踪空间邻近目标时,目标在红外像平面的成像相互交叠形成簇状像斑,导致跟踪系统无法有效分辨这些目标。基于稀疏重构的超分辨方法是一种将稀疏重构技术应用于处理邻近空间目标分辨的单帧超分辨方法,能够有效估计目标... 利用红外成像系统跟踪空间邻近目标时,目标在红外像平面的成像相互交叠形成簇状像斑,导致跟踪系统无法有效分辨这些目标。基于稀疏重构的超分辨方法是一种将稀疏重构技术应用于处理邻近空间目标分辨的单帧超分辨方法,能够有效估计目标个数和位置等参数。针对二阶锥规划方法求解基于稀疏重构的超分辨模型计算复杂度大、效率低的问题,提出采用分裂Bregman方法求解该超分辨模型,先通过引入辅助变量将原问题转化为一系列易于求解的子优化问题,然后利用交替最小化方法求解每个子问题,最后分析正则化参数的合理设置,从而实现对超分辨模型的最优化求解。仿真实验结果表明,所提方法能够有效求解基于稀疏重构的超分辨模型,在保证分辨像斑中目标个数和位置参数的前提下,计算耗时缩短了8%,有效提高了求解效率,便于工程实现。 展开更多
关键词 空间邻近目标 红外成像 稀疏表示 分裂bregman
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基于分裂Bregman迭代的混合正则化重力场反演
12
作者 曹书锦 朱自强 鲁光银 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期1699-1706,共8页
针对重力场反演中深度分辨率过低的问题,提出基于混合稀疏正则化联合反演。引入L1多尺度小波和全变差技术,使在剔除干扰异常及规避反演过度聚焦的同时,尽可能地保留深度方向上的分辨率;针对在混合正则化反演中预条件矩阵左乘(求逆)计算... 针对重力场反演中深度分辨率过低的问题,提出基于混合稀疏正则化联合反演。引入L1多尺度小波和全变差技术,使在剔除干扰异常及规避反演过度聚焦的同时,尽可能地保留深度方向上的分辨率;针对在混合正则化反演中预条件矩阵左乘(求逆)计算量过大的问题,构建新的深度权项实现基于最小分裂Bregman迭代算法快速三维密度反演成像。研究结果表明:本文反演方法可行、有效,具有较强的适应性。 展开更多
关键词 混合正则化 分裂bregman迭代算法 深度加权矩阵 多尺度小波 全变差正则化
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基于分裂Bregman算法的单帧运动图像盲去模糊 被引量:1
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作者 张颖 胡绍海 +1 位作者 刘帅奇 孙宇恒 《电视技术》 北大核心 2015年第1期3-6,共4页
提出一种基于分裂Bregman算法的单帧运动图像盲去模糊方法,该算法分为模糊核估计和图像复原两个阶段。在估计模糊核时,首先利用双边滤波器去除图像中的噪声,再采用改进的冲激滤波器对图像进行边缘增强,选取有用的边缘信息估计模糊核,并... 提出一种基于分裂Bregman算法的单帧运动图像盲去模糊方法,该算法分为模糊核估计和图像复原两个阶段。在估计模糊核时,首先利用双边滤波器去除图像中的噪声,再采用改进的冲激滤波器对图像进行边缘增强,选取有用的边缘信息估计模糊核,并对估计出的模糊核进行修正,从而得到高质量的模糊核。图像复原阶段,利用分裂Bregman算法交替迭代得到去模糊后的图像。该算法具有降噪和边缘增强的功能,并能保持图像总变分不变,使图像复原效果更好且计算时间有大幅降低。 展开更多
关键词 盲去运动模糊 图像边缘 冲激滤波器 模糊核修正 分裂bregman迭代
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基于交替分裂Bregman迭代算法的鲁棒多道预测反褶积方法 被引量:4
14
作者 李钟晓 李振春 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期678-688,共11页
将一次波的L_1范数最小化约束引入多道预测反褶积,提出基于交替分裂Bregman迭代算法的鲁棒多道预测反褶积方法。所提方法利用距离算子求解L_1范数最小化优化问题,在整个迭代过程中只需计算一次矩阵求逆,计算复杂度较低。首先介绍了多道... 将一次波的L_1范数最小化约束引入多道预测反褶积,提出基于交替分裂Bregman迭代算法的鲁棒多道预测反褶积方法。所提方法利用距离算子求解L_1范数最小化优化问题,在整个迭代过程中只需计算一次矩阵求逆,计算复杂度较低。首先介绍了多道预测反褶积方法的数学模型,然后给出鲁棒多道预测反褶积的优化问题,并阐述了交替分裂Bregman迭代算法求解优化问题的步骤。相对于基于迭代重加权最小二乘法的鲁棒多道预测反褶积方法,文中方法在保持多次波压制效果的同时,能进一步提高计算效率;相对于基于最小二乘法的多道预测反褶积方法和基于交替分裂Bregman迭代算法的鲁棒单道预测反褶积方法,文中方法能有效地均衡一次波的保护和多次波的压制。另外,所提方法利用了多道预测反褶积方法的优势,比单道预测反褶积方法能更好地适应海底的起伏变化。模型数据和实际数据测试结果表明:当水层多次波具有周期性时,文中方法能在保护一次波的同时,有效地压制水层多次波,并具有较高的计算效率;当水层多次波的周期性假设得不到很好的满足时,很难对多次波的压制效果进行直观判断。 展开更多
关键词 预测反褶积 L1范数最小化约束 交替分裂 bregman迭代算法 水层多次波 计算效率
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分数阶整体变分泊松去噪模型的分裂Bregman方法 被引量:1
15
作者 张俊 马明溪 +1 位作者 宁成臻 欧阳志奎 《南昌工程学院学报》 CAS 2018年第4期57-60,共4页
整体变分正则化模型在去噪时能较好的保边,但是不能很好地保持纹理细节和图像对比度,且去噪后图像在平坦区域会出现阶梯效应。为此,提出了一种新的分数阶整体变分(Fractional-order Total Variation,FOTV)泊松去噪模型,以及分裂Bregman... 整体变分正则化模型在去噪时能较好的保边,但是不能很好地保持纹理细节和图像对比度,且去噪后图像在平坦区域会出现阶梯效应。为此,提出了一种新的分数阶整体变分(Fractional-order Total Variation,FOTV)泊松去噪模型,以及分裂Bregman方法求解。通过与求解整体变分泊松去噪模型的分裂Bregman方法比较,数值实验表明,所提出的模型进行泊松去噪时视觉效果较好,且去噪图像具有较高峰值信噪比。 展开更多
关键词 分数阶整体变分 泊松去噪 分裂bregman方法
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基于改进Bregman TV与形态学的NSCT声呐图像融合去噪
16
作者 刘彪 刘光宇 +4 位作者 周豹 王龙飞 赵恩铭 邢传玺 苍岩 《舰船科学技术》 北大核心 2023年第15期97-101,180,共6页
传统去噪方法在去除声呐图像斑点噪声的同时,难以拥有很好的细节信息。为此,提出一种基于改进Bregman TV与数学形态学的NSCT声呐图像融合去噪技术。引入图像熵、梯度和边缘强度对Bregman TV的正则参数进行改进,在去噪过程中拥有更多的... 传统去噪方法在去除声呐图像斑点噪声的同时,难以拥有很好的细节信息。为此,提出一种基于改进Bregman TV与数学形态学的NSCT声呐图像融合去噪技术。引入图像熵、梯度和边缘强度对Bregman TV的正则参数进行改进,在去噪过程中拥有更多的边缘细节信息。利用新的Bregman TV和数学形态学分别对声呐图像去噪,然后使用NSCT分解为高频和低频,高频拥有大量的边缘信息,低频具有图像细节信息。Bregman TV拥有很好的保边性,数学形态学拥有很好的去噪效果,将2种优势结合,因此采用Bregman TV的高频和数学形态学的低频进行NSCT逆变换,实现图像去噪。实验结果表明,该方法相比于使用基于小波变换和全变分的图像去噪、传统的Bregman TV去噪、数学形态学去噪,更能有效地降低斑点噪声,保留更多的图像细节信息。 展开更多
关键词 图像去噪 数学形态学 分裂bregmanTV
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低信噪比下快速分裂Bregman迭代ISAR超分辨率成像
17
作者 朱燕丽 周鹏 +3 位作者 张振华 张晰 张杰 王影 《遥测遥控》 2022年第2期68-80,共13页
针对低信噪比条件下的逆合成孔径雷达ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)超分辨率成像处理问题,提出了一种基于快速分裂Bregman迭代的ISAR超分辨率成像算法。首先,在正则化框架下,将方位分辨率的提高问题转化为一个正则化问题;其次... 针对低信噪比条件下的逆合成孔径雷达ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)超分辨率成像处理问题,提出了一种基于快速分裂Bregman迭代的ISAR超分辨率成像算法。首先,在正则化框架下,将方位分辨率的提高问题转化为一个正则化问题;其次,利用托普利兹矩阵的低位移秩特征和Gohberg-Semencul表示来加速收敛。所提出的算法既利用了分裂Bregman迭代在低信噪比条件下的重构能力,又能保证快速成像。利用仿真和实测数据开展了多项实验,与线性Bregman迭代LBI(Linearized Bregman Iteration)、正交匹配追踪OMP(Orthogonal Matching Pursuit)等现有常用算法的结果进行了比较,结果表明本文算法取得了更佳的成像性能且运行时间相对较短。 展开更多
关键词 低信噪比 快速分裂bregman迭代 逆合成孔径雷达 超分辨成像 托普利兹矩阵
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FURTHER INVESTIGATION INTO APPROXIMATION OF A COMMON SOLUTION OF FIXED POINT PROBLEMS AND SPLIT FEASIBILITY PROBLEMS 被引量:1
18
作者 Y.SHEHU O.T.MEWOMO F.U.OGBUISI 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2016年第3期913-930,共18页
The purpose of this paper is to study and analyze an iterative method for finding a common element of the solution set ~ of the split feasibility problem and the set F(T) of fixed points of a right Bregman strongly ... The purpose of this paper is to study and analyze an iterative method for finding a common element of the solution set ~ of the split feasibility problem and the set F(T) of fixed points of a right Bregman strongly nonexpansive mapping T in the setting of p- uniformly convex Banach spaces which are also uniformly smooth. By combining Mann's iterative method and the Halpern's approximation method, we propose an iterative algorithm for finding an element of the set F(T)∩Ω moreover, we derive the strong convergence of the proposed algorithm under appropriate conditions and give numerical results to verify the efficiency and implementation of our method. Our results extend and complement many known related results in the literature. 展开更多
关键词 strong convergence split feasibility problem uniformly convex uniformly smooth fixed point problem right bregman strongly nonexpansive mappings
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基于高阶TV正则化的叠前动校正域随机噪声压制方法
19
作者 张鹏 郝亚炬 +3 位作者 朱云峰 张红静 殷铎文 田宵 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期70-79,共10页
常规全变分(Total Variation,TV)去噪模型只考虑水平方向和垂直方向的一阶导数信息,处理存在弯曲同相轴的叠前地震资料时会严重破坏振幅信息,而且振幅的横向渐变特征会被压制,从而引起“阶梯效应”。常利用地震数据的局部倾角信息提高T... 常规全变分(Total Variation,TV)去噪模型只考虑水平方向和垂直方向的一阶导数信息,处理存在弯曲同相轴的叠前地震资料时会严重破坏振幅信息,而且振幅的横向渐变特征会被压制,从而引起“阶梯效应”。常利用地震数据的局部倾角信息提高TV模型的保幅能力,但局部倾角信息的计算会受到噪声的严重影响。为此,提出在动校正(NMO)域中利用高阶TV正则化去噪模型对叠前地震资料进行随机噪声压制。该方法首先将叠前地震数据转换到NMO域,NMO对噪声的鲁棒性强,同时避免了局部倾角的计算;在NMO域中弯曲同相轴被拉平,然后对其进行高阶TV去噪;最后通过反NMO还原叠前地震数据。以二阶导数为例构造了高阶TV正则化反演去噪目标函数,并在分裂Bregman优化框架下推导了快速优化求解方法。合成地震数据和实际地震资料的处理结果表明,该方法不仅可以有效压制随机噪声,而且可以消除同相轴弯曲和“阶梯效应”造成的振幅失真,提高了TV去噪方法的保幅性能。 展开更多
关键词 高阶TV 正则化 动校正(NMO)域 随机噪声 保幅去噪 分裂bregman 优化框架
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基于参数化互信息的脑MR图像分割与偏移场矫正模型及快速算法 被引量:5
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作者 詹天明 张军 +2 位作者 韦志辉 肖亮 孙玉宝 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期2807-2812,共6页
脑核磁共振(Magnetic Resonance简称MR)图像中存在灰度不均匀现象使得传统方法很难得到理想的分割与偏移场矫正结果.针对这一问题,本文首先提出Legendre基函数拟合偏移场下的参数化互信息度量,建立脑MR图像的分割与偏移场矫正的变分模型... 脑核磁共振(Magnetic Resonance简称MR)图像中存在灰度不均匀现象使得传统方法很难得到理想的分割与偏移场矫正结果.针对这一问题,本文首先提出Legendre基函数拟合偏移场下的参数化互信息度量,建立脑MR图像的分割与偏移场矫正的变分模型.最后,给出了基于分裂Bregman迭代方法的快速分割与偏移场矫正算法.实验结果表明本文方法可以得到较准确的分割和偏移场矫正结果,而且具有较快的收敛速度. 展开更多
关键词 脑核磁共振图像 分割 偏移场矫正 分裂bregman迭代
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