基于ADMM的TV最小化稀疏重建算法研究



基于ADMM的TV最小化稀疏重建算法研究

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基于ADMM的TV最小化稀疏重建算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-17页
· 课题的背景、目的和意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-15页
· 不完全角度重建研究现状	第10-12页
· 压缩感知研究现状	第12-13页
· TV最小化算法研究现状	第13页
· ADMM算法研究现状	第13-15页
· 本文的研究内容	第15页
· 本文的结构	第15-17页
·CT图像重建基础知识	第17-30页
· CT成像基本原理	第17-20页
· 迭代算法理论	第20-23页
· 迭代重建算法的模型	第20-22页
· 迭代重建算法的过程	第22-23页
· 基于压缩感知的图像重建基础理论	第23-26页
· 传统的采样定理	第23-24页
· 压缩感知（Compressive Sensing，CS）理论基础知识	第24-26页
· 基于TV最小化的图像重建基础理论	第26-27页
· 图像质量评价参数	第27-29页
· 本章小结	第29-30页
·基于ADMM算法的TV重建	第30-46页
· ADMM算法的基本原理	第30-32页
· ADMM算法的参数选取	第32-38页
· 参数λ的选取	第33-35页
· 参数ρ的选取	第35-38页
· 基于ADMM的重建算法研究	第38-45页
· 基于ADMM的稀疏重建	第38-42页
· ADMM算法的抗噪性研究	第42-45页
· 本章小结	第45-46页
4 对ADMM算法在收敛速度和重建质量两方面的改进	第46-62页
· 有序子集（Ordered Subset ,OS）算法在ADMM算法中的应用	第46-54页
· OS-ADMM算法简介	第46-48页
· OS-ADMM算法的迭代步骤	第48-49页
· OS-ADMM算法的加速效果研究	第49-52页
· OS-ADMM算法的抗噪性研究	第52-54页
· 自适应方法在ADMM算法中的应用	第54-61页
· 基于自适应方法的A-ADMM算法	第54-56页
· A-ADMM算法增加成像精度的研究	第56-58页
· A-ADMM算法的抗噪性研究	第58-61页
· 本章小结	第61-62页
5 总结与展望	第62-66页
· 论文工作总结	第62-64页
· 未来工作展望	第64-66页
参考文献	第66-72页
攻读硕士学位期间所取得的研究成果	第72-73页
致谢	第73-74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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