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L1范数正则化文献资料
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基于改进型迭代NR的磁感应断层成像图像重建算法
在磁感应断层成像中,图像重建是一个典型的病态问题,其数值解存在不稳定性.针对此问题,提出一种基于加权矩阵和L1范数正则化的改进型迭代Newton-Raphson (NR)算法.该算法通过在目标函数的误差项中引入加权矩阵,同时在L2范数正则化惩罚项的基础上引入L1范数正则化,改善图像重建解的病态性.设置3种典型的模型,分别对有无噪声的数据进行分析,将本算法与Tikhonov正则化算法和迭代NR算法进行对比.在无噪声数据分析中,所提算法相对Tikhonov正则化算法和迭代NR算法的相对图像误差减小0.11 ～0.14,相关系数提高13％ ～ 17％.在有噪声数据中,所提算法相对于Tikhonov正则化算法和迭代NR算法的相对图像误差减小0.06 ～0.09,相关系数提高7％ ～ 10％.提出的算法成像性能较好,且抗噪性能较强,为进一步的实验重建精确性提供理论依据.
