L1-αL2+TV混合模型

去噪强,边缘清,重建精度高

该模型将压缩感知与全变差去噪相结合,通过α连续策略和新型组合函数更新,在稀疏投影下实现了优于传统方法的图像重建。

张海波 · Zixuan, Yue · Bochen, Chen · Zhe, Lv · Pan, Dang · Zhou, Mingquan · 张顺利

Measurement: Journal of the International Measurement Confederation 2024

参数信息

SSIM提升
15.2 %

技术优势

伪影大幅减少

压缩感知理论与全变差去噪结合,在数据量不足时有效抑制伪影。

纹理保持更好

新提出的α更新组合函数在重建中能更好地保留图像纹理。

重建质量更高

在RMSE、SSIM和PSNR等客观指标上均优于ART+TV、SART和L1/L2算法。

应用场景