MIT中靈敏度矩陣的聚類優(yōu)化
關鍵詞：靈敏度矩陣 幾何差異性 能量函數(shù) 線性反投影
摘要：針對靈敏度矩陣的幾何差異性問題,提出了一種基于聚類優(yōu)化的靈敏度矩陣方法.首先,分析了靈敏度矩陣的幾何差異性對MIT圖像質(zhì)量的影響;然后,基于幾何差異性對靈敏度矩陣的向量進行聚類分組,應用能量函數(shù)對分組后的靈敏度向量賦予不同權值,構(gòu)造一種聚類優(yōu)化的靈敏度矩陣;最后,應用優(yōu)化后的靈敏度矩陣,通過線性反投影算法和牛頓-拉夫遜迭代算法進行MIT圖像重建.實驗結(jié)果表明:采用聚類優(yōu)化的靈敏度矩陣,使線性反投影算法的均方誤差降低26%以上,圖像相關系數(shù)提高10%以上,使牛頓-拉夫遜迭代算法的均方誤差降低5%以上,相關系數(shù)提高4%以上,證明了所提方法的有效性.
東北大學學報·自然科學版雜志要求:
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