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基于区域点扩散函数的空间变异类高斯模糊图像盲复原
摘要： 本文提出一种替代性去模糊方法，用于消除高斯模糊（此类模糊近似于离焦、长大气路径等失真情况）。我们的研究聚焦于包含空间变化模糊的图像，以及同一图像中清晰对焦的物体。我们建议采用基于估计深度图分割的空间变化盲图像去模糊技术。与以往假设点扩散函数(PSF)或对整幅图像使用单一计算PSF的研究不同，本方法通过不同计算PSF重构重模糊图像，并将复原图像合成为最终复原图。该方法包含多个环节：基于边缘宽度分析的模糊图估计、根据模糊程度将图像分层、提取表征各层模糊特性的点扩散函数(PSF)。随后利用特定PSF和全变分法对各层分别去模糊，最后将复原层组合形成最终复原图像。主要挑战在于防止图像中较清晰物体失真的同时锐化模糊物体。
关键词： 盲复原、去模糊、全变分、高斯模糊
更新于2025-09-04 15:30:14
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基于置信区间约束的正则化框架用于PET定量分析
摘要： 本文提出了一种基于置信区间约束的新型通用正则化断层重建框架。与现有主流正则化方法通过标量参数加权数据拟合项和正则化项来最小化代价函数不同，本算法采用两步流程：第一步聚焦于通过直接估计每个重建值的置信区间来获取图像集合；第二步利用这些置信区间作为约束条件，根据正则化准则筛选最优候选解。研究提出了两种约束方案：第一种能严格保证正则化解符合区间值数据拟合约束，在防止解过度平滑的同时，在空间与统计偏差/方差权衡方面具有显著优势；另一种则设计了具有同等优势的平滑型替代约束方案。通过与解析模拟、GATE仿真及真实PET采集数据的对比实验，验证了该框架的优越性。
关键词： 置信区间、约束正则化、图像重建、全变分、正电子发射断层扫描
更新于2025-09-04 15:30:14