用于有限角度层析成像的深度微局部重建
机器学习
2021-08-13 v1 计算机视觉与模式识别
数值分析
泛函分析
数值分析
摘要
我们提出一种基于深度学习的算法，用于联合求解层析成像中的重建问题和波前集提取问题。该算法基于最近开发的数字化波前集提取器以及著名的 Radon 变换的微局部典范关系。我们利用关于 x 射线数据的波前集信息来改进重建，要求底层神经网络同时提取正确的真值波前集和真值图像。作为一个必要的理论步骤，我们确定了深度卷积残差神经网络的数字化微局部典范关系。我们发现了该方法有效性的有力数值证据。
引用
@article{arxiv.2108.05732,
title = {Deep Microlocal Reconstruction for Limited-Angle Tomography},
author = {Héctor Andrade-Loarca and Gitta Kutyniok and Ozan Öktem and Philipp Petersen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.05732},
year = {2021}
}
备注
43 pages, 8 figures