【摘 要】
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该论文提出了几种新的光学层析少数投影图像重建算法,一种是最大熵图像重建算法,另一种是基于人工神经网络包括连续型Hopfield神经网络(CHNN)和高斯机随机神经网络的图像重建
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该论文提出了几种新的光学层析少数投影图像重建算法,一种是最大熵图像重建算法,另一种是基于人工神经网络包括连续型Hopfield神经网络(CHNN)和高斯机随机神经网络的图像重建算法.通过计算机数值模拟证明,在少数投影情况下新算法能有效的重建出待测场分布,与传统迭代算法相比,重建精度高,收敛速度快.文中论述了光学层析图像重建的基本理论,包括光学层析技术原理、层析图像重建的基本算法和最优化准则;并介绍了最大熵原理、CHNN模型和高斯机模型;重点介绍了最大熵图像重建算法和基于神经网络优化的图像重建算法,前者中分别采用了最速下降法、共轭方向法和变尺度法等三种优化算法进行极值搜索;后者中又分别介绍了最大熵CHNN算法、最小范数CHNN算法和高斯机算法.同时作者通过计算机数值模拟,验证了各算法的可靠性和在少数投影数据下对场分布的重建效果;并通过模拟不同的噪声源考察了各算法的抗噪声性能;还将各算法与联合代数重建算法(SART)的重建结果进行了比较.最后,对所提出的各图像重建算法进行了总结和综合分析.
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