CoShaRP：一种用于单次层析形状感知的凸规划方法
计算机视觉与模式识别
2021-09-22 v2 计算工程、金融与科学
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摘要
我们提出单次 X 射线层析成像，旨在从单次锥束投影测量中估计目标图像。该线性逆问题极度欠定，因为测量值远少于未知量个数。此外，它比传统层析成像更具挑战性——后者由足够多的投影角度构成测量，从而允许简单的反演过程。然而，若目标图像仅由已知形状组成，单次层析成像的困难程度会降低。因此，形状先验将线性病态图像估计问题转化为估计形状旋转平移的非线性问题。本文中，我们通过使用形状可能旋转平移的字典来规避非线性。我们提出凸规划方法 CoShaRP 以成功恢复字典系数。CoShaRP 依赖于单纯形类约束，并可使用原始对偶算法快速求解。数值实验表明，CoShaRP 能从适度含噪测量中稳定地恢复形状。
引用
@article{arxiv.2012.04551,
title = {CoShaRP: A Convex Program for Single-shot Tomographic Shape Sensing},
author = {Ajinkya Kadu and Tristan van Leeuwen and K. Joost Batenburg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.04551},
year = {2021}
}
备注
Paper is currently under consideration for Pattern Recognition Letters