【摘 要】
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将ADMM算法与TV算法结合，并在原始ADMM—TV算法的基础上进行了改进，提出基于ADMM—TV的改进算法，该改进算法能够在迭代过程中自适应地选取到更优的A值，从而提高ADMM算法进行稀疏
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,中北大学计算机与控制工程学院
【基金项目】
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国家留学基金(201608140014)资助
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将ADMM算法与TV算法结合，并在原始ADMM—TV算法的基础上进行了改进，提出基于ADMM—TV的改进算法，该改进算法能够在迭代过程中自适应地选取到更优的A值，从而提高ADMM算法进行稀疏重建的成像质量。最后进行phantom图像的仿真实验，并将原始算法与改进算法在相同实验环境下进行对比，结果表明，改进算法能够实现更好的重建效果，并且能够有效提高图像信噪比，同时具有一定的抗噪能力。
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