RESIRE：用于层析成像的实空间迭代重建引擎
最优化与控制
2020-04-28 v2 图像与视频处理
摘要
层析成像在众多领域产生了革命性影响，从生物学、放射学、等离子体物理中的宏观/介观尺度研究，到材料科学中三维原子结构的表征。层析成像的基础是从一组二维投影重建三维物体。为解决层析成像问题，已开发了许多算法。其中包括使用变换技术的方法，如基于 Radon 变换的计算机断层扫描（CT）和基于傅里叶切片定理（FST）的广义傅里叶迭代重建（GENFIRE），以及使用梯度下降和代数技术的直接方法，如同步迭代重建技术（SIRT）和同步代数重建技术（SART）。在本文中，我们提出一种混合梯度下降方法，通过结合傅里叶切片定理与变分法来求解层析成像问题。利用模拟与实验数据，我们表明最先进的 RESIRE 能比以往方法产生更优的结果；重建物体具有更高质量和更小相对误差。更重要的是，RESIRE 能严格处理部分遮挡的投影，即仅提供部分投影信息而其他方法失效的情形。我们预期 RESIRE 不仅将提升所有现有层析应用中的重建质量，还将把层析方法拓展至广泛的功能性薄膜类别。我们期望 RESIRE 在多个学科中找到广泛应用。
引用
@article{arxiv.2004.10445,
title = {RESIRE: real space iterative reconstruction engine for Tomography},
author = {Minh Pham and Yakun Yuan and Arjun Rana and Jianwei Miao and Stanley Osher},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.10445},
year = {2020}
}