文献类型：期刊文章

作　　者：张胜男[1] 许燕斌[1] 董峰[1]

ZHANG Shengnan;XU Yanbin;DONG Feng(Tianjin Key Laboratory of Process Measurement and Control,School of Electrical and Information Engineering,Tianjin University,Tianjin 300072,China)

机构地区：[1]天津大学电气自动化与信息工程学院天津市过程检测与控制重点实验室,天津300072

出　　处：《中国科学院大学学报（中英文）》

基　　金：国家自然科学基金(61671322,61571321);天津市自然科学基金(16JCYBJC18600)资助。

年　　份：2020

卷　　号：37

期　　号：2

起止页码：242-247

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对图像重建中采用稀疏正则化算法时,阈值收缩算子的阈值参数难以选取的问题,提出一种采用自适应阈值收缩算子的稀疏正则化算法。该算法收缩算子的阈值参数在迭代求解过程中根据解的稀疏度进行更新;同时在该算子中引入权重系数,研究阈值算子的衰减特性对图像重建质量的影响;并将该算法应用于电学层析成像的仿真和实验图像重建。结果表明:与传统的稀疏正则化算法相比,使用具有衰减特性的阈值收缩算子的稀疏正则化算法重建图像的性能指标有所提高。当被测物场的内含物分布较为简单时,采用较大的权重系数;当被测物场的内含物分布相对复杂时,使用较小的权重系数,有利于提高重建图像的质量。

关 键 词：图像重建 稀疏正则化算法  阈值收缩算子  自适应 衰减特性  

分 类 号：TP29]