利用非矩形视场减少傅里叶感知的采样负担
图像与视频处理
2024-06-25 v1
摘要
在傅里叶感知中，通常视场（FOV），即待成像的空间区域，在重建前是已知的。迄今为止，重建算法都集中在具有简单几何形状的视场上：矩形或六边形。这导致了比必要更繁重的采样模式。由于使用任意（例如非矩形）视场可减少成像面积，因此高质量图像所需的样本数量得以减少。然而，当考虑任意视场时，重建算法计算成本高昂。在本文中，我们提出了一种方法，用于减少任意视场的采样模式，并附带一种直接的（非迭代）重建算法。我们还提出了一种降低（迭代）基于模型的重建（MBR）算法计算成本的方法。我们使用脚踝、菠萝和大脑的MRI数据展示了结果。
引用
@article{arxiv.2406.16214,
title = {Reducing the Sampling Burden of Fourier Sensing with a Non-rectangular Field-of-View},
author = {Nicholas Dwork and Erin K. Englund and Alex J. Barker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.16214},
year = {2024}
}