Accurate image reconstruction from few-view and limited-angle data in diffraction tomography.
Accurate image reconstruction from few-view and limited-angle data in diffraction tomography.
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DOI：
10.1364/josaa.25.001772
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发表时间：
2008-07
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Pan X
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
LaRoque SJ;Sidky EY;Pan X
我们提出了一种从衍射断层扫描（DT）中的高度稀疏数据获得精确图像重建的方法。实际需要从少视图和有限角度数据进行重建，因为这可以大大减少 DT 中所需的扫描时间。我们的方法通过最小化估计图像的总变化（TV）来实现这一点，但受到估计图像的傅里叶变换与测量的傅里叶数据样本匹配的约束。通过仿真研究，我们表明 TV 最小化算法可以在 DT 中的各种少视图和有限角度情况下实现精确重建。与过滤反向传播算法等常用算法相比，可以从少得多的数据样本中获得准确的图像重建。总的来说，我们的结果表明，TV 最小化算法可以成功应用于各种扫描配置和具有实际意义的数据条件下的 DT 图像重建。
We present a method for obtaining accurate image reconstruction from highly sparse data in diffraction tomography (DT). A practical need exists for reconstruction from few-view and limited-angle data, as this can greatly reduce required scan times in DT. Our method does this by minimizing the total variation (TV) of the estimated image, subject to the constraint that the Fourier transform of the estimated image matches the measured Fourier data samples. Using simulation studies, we show that the TV-minimization algorithm allows accurate reconstruction in a variety of few-view and limited-angle situations in DT. Accurate image reconstruction is obtained from far fewer data samples than are required by common algorithms such as the filtered-backpropagation algorithm. Overall our results indicate that the TV-minimization algorithm can be successfully applied to DT image reconstruction under a variety of scan configurations and data conditions of practical significance.
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DEVANEY, AJ
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DEVANEY, AJ
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Anastasio, MA