Отрывок: Серии, для кото- рых 2012 min| (α )| 1r , 2 2012 max 012 min| (α )| | (α )|r r , являются Оценка резонансных характеристик однослойных плазмонных сенсоров в жидких средах … Нестеренко Д.В., Павелкин Р.А., Хаяши Ш. 600 Компьютерная оптика, 2019, том 43, №4 нефизичными и не рассматриваются. Кроме того, не рассматриваются серии, для которых усиление поля моды ППП FE < 1,0. Для расчетов углов...
Название : | Совместная реконструкция и сегментация изображений: сравнение двух алгоритмов малоракурсной томографии |
Другие названия : | Joint image reconstruction and segmentation: Comparison of two algorithms for few-view tomography |
Авторы/Редакторы : | Власов, В.В. Коновалов, А.Б. Кольчугин, С.В. |
Ключевые слова : | малоракурсная томография реконструкция и сегментация изображений опознавание со сжатием функционал Поттса полная вариация фантом Шеппа–Логана QR-код коэффициент корреляции показатель отклонения |
Дата публикации : | Дек-2019 |
Издательство : | Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева |
Библиографическое описание : | Власов, В.В. Совместная реконструкция и сегментация изображений: сравнение двух алгоритмов малоракурсной томографии / В.В. Власов, А.Б. Коновалов, С.В. Кольчугин // Компьютерная оптика. – 2019. – Т. 43, № 6. – С. 1008-1020. – DOI: 10.18287/2412-6179-2019-43-6-1008-1020. |
Серия/номер : | 43;6 |
Аннотация : | В статье сравниваются два алгоритма малоракурсной томографии: итерационный алгоритм минимизации функционала Поттса и алгебраический алгоритм реконструкции с TV-регуляризацией и адаптивной сегментацией. Оба алгоритма ориентированы на восстановление кусочно-постоянных структур, используют теорию опознавания со сжатием и совмещают процедуры реконструкции и сегментации изображений. На уровне численного эксперимента показано, что каждый из алгоритмов способен точно восстанавливать фантом Шеппа–Логана всего по 7 ракурсам. Когда же речь идет о восстановлении объекта, имеющего сложную высокочастотную структуру (QR-кода), минимальное число ракурсов, необходимое для точной реконструкции, возрастает до 17–21 в случае алгоритма реконструкции с TV-регуляризацией и адаптивной сегментацией и до 32–34 в случае итерационного алгоритма минимизации функционала Поттса. Показано, что разработанный авторами статьи алгоритм реконструкции с TV-регуляризацией и адаптивной сегментацией имеет некоторое преимущество над итерационным алгоритмом минимизации функционала Поттса по таким критериям, как точность и скорость реконструкции, а также устойчивость к шуму проекционных данных. Отмечено, что алгоритм реконструкции с TV-регуляризацией и адаптивной сегментацией имеет хороший потенциал для дальнейшего совершенствования. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Sovmestnaya-rekonstrukciya-i-segmentaciya-izobrazhenii-sravnenie-dvuh-algoritmov-malorakursnoi-tomografii-81100 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20191230\81100 Dspace\SGAU\20191230\81100 |
ГРНТИ: | 28.23.15 |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
430611.pdf | Основная статья | 1.1 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.