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本发明公开了一种基于稀疏张量字典学习的层析γ扫描图像重建方法,包括:建立TGS测量方程;将TGS测量方程改写成三阶张量格式;运用张量字典对TGS测量方程进行稀疏表示;对张量格式的TGS测量方程添加服从泊松分布的干扰噪声;将稀疏矩阵求解范数问题转化为求解其对应范数的最小值问题;采用K‑CPD算法对求解转换后的稀疏矩阵进行张量字典的学习和稀疏编码;使用最大似然估计方法估计出泊松分布的参数并重建层析γ扫描图像。本发明通过稀疏张量字典学习,实现了对庞大数据的降维和数据信息的深度挖掘,快速重建了透射图像和
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113989406 A
(43)申请公布日 2022.01.28
(21)申请号 202111615799.1 G06K 9/62 (2022.01)
(22)申请日 20
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