【摘 要】
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针对光偏折层析的稀疏投影重建问题,本文将偏折角转化的迭代算法与TV范数的压缩感知相结合重建被测场.该算法使用被测量场的全变差作为稀疏度的先验模型,并结合最速下降法来
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针对光偏折层析的稀疏投影重建问题,本文将偏折角转化的迭代算法与TV范数的压缩感知相结合重建被测场.该算法使用被测量场的全变差作为稀疏度的先验模型,并结合最速下降法来调整全变差,稍微调整梯度下降法的步长,并用一致性控制步长以使梯度下降.在8个方向投影的条件下,模拟了三峰高斯温度场,用不同步长的算法进行了重建,并在同一条件下对不同的算法进行了比较.实验结果表明,一致性控制步长算法的重建质量更好,可以更有效地抑制噪声.
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