用于低剂量 X 射线 CT 重建中参数图学习的展开式三算子分裂法
最优化与控制
2023-04-18 v1 图像与视频处理
摘要
我们提出一种用于基于全变分（TV）层析重建的空间相关正则化图快速自动估计方法。该估计基于两个不同的子网络：第一个子网络从输入数据估计正则化参数图，第二个子网络展开 Primal-Dual Three-Operator Splitting（PD3O）算法的 T 次迭代。后者近似求解融合了前述估计正则化参数图的相应 TV 最小化问题。整体网络随后以监督学习方式进行端到端训练，使用干净- corrupted 数据对，但关键地无需获取最优正则化参数图的标签。
引用
@article{arxiv.2304.08350,
title = {Unrolled three-operator splitting for parameter-map learning in Low Dose X-ray CT reconstruction},
author = {Andreas Kofler and Fabian Altekrüger and Fatima Antarou Ba and Christoph Kolbitsch and Evangelos Papoutsellis and David Schote and Clemens Sirotenko and Felix Frederik Zimmermann and Kostas Papafitsoros},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.08350},
year = {2023}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2301.05888