首頁 > 期刊 > 自然科學與工程技術 > 基礎科學 > 物理學 > 計算物理 > 含Laplace-Gauss型混合噪聲圖像二階正則化重建方法 【正文】
含Laplace-Gauss型混合噪聲圖像二階正則化重建方法
孔令海; 孔令波; 許海波; 賈清剛 北京應用物理與計算數(shù)學研究所; 北京100094; 北京交通大學軟件工程學院; 北京100044
- 客體重建
- 自適應軟收縮
- 四階偏微分方程
- 交替方向增廣拉格朗日方法
摘要：假設觀測數(shù)據(jù)含Laplace-Gauss型混合噪聲條件下,提出求解數(shù)據(jù)重建反問題的一種新型一階二階混合正則化模型,闡述該模型在斷層重建和流體動力學實驗定量診斷中的應用.建模過程采用貝葉斯推斷理論和期望極大方法,將空間自適應函數(shù)引入經(jīng)典的增廣拉格朗日方法得到模型數(shù)值算法.所提出的模型及其算法進行圖像復原和客體重建實驗.結果表明模型算法的可靠性.
- 客體重建
- 自適應軟收縮
- 四階偏微分方程
- 交替方向增廣拉格朗日方法
摘要：假設觀測數(shù)據(jù)含Laplace-Gauss型混合噪聲條件下,提出求解數(shù)據(jù)重建反問題的一種新型一階二階混合正則化模型,闡述該模型在斷層重建和流體動力學實驗定量診斷中的應用.建模過程采用貝葉斯推斷理論和期望極大方法,將空間自適應函數(shù)引入經(jīng)典的增廣拉格朗日方法得到模型數(shù)值算法.所提出的模型及其算法進行圖像復原和客體重建實驗.結果表明模型算法的可靠性.
注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社
