喻高航
- 作品数:19 被引量:33H指数:4
- 供职机构:赣南师范大学更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金江西省自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域:理学自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 一种基于先验图像约束扩散张量的低剂量脑灌注CT重建方法
- 一种基于先验图像约束扩散张量的低剂量脑灌注CT重建方法,通过上述6个步骤得到脑血流动力学参数图像。本发明将高质量先验图像的几何结构特征引入到低剂量脑灌注CT重建过程中,能够保持目标图像的重点特征的同时还可以有效地减少噪声...
- 牛善洲李楠刘沛沄刘汉明汪廷华喻高航马建华
- 文献传递
- 大规模优化问题的一个具有充分下降性的共轭梯度算法被引量:6
- 2006年
- 本文基于修正的共轭梯度公式,提出了一个具有充分下降性的共轭梯度算法,该算法不需要线搜索,其步长由固定的公式给出.某种程度上,该算法利用了目标函数的二次信息,对目标函数的(近似)二次模型采取了精确线搜索,每步都只需要计算一次梯度值,特别适合大规模优化计算.本文还给出了该算法的全局收敛性分析,并得到强收敛结果.数值实验表明这种算法是很有应用前景的.
- 喻高航关履泰
- 关键词:无约束优化共轭梯度方法线搜索全局收敛性
- 混合谱梯度方法及其在医学图像弹性配准中的应用被引量:2
- 2009年
- 大规模优化问题一直是理论研究领域的研究重点,求解无约束最优化问题的混合谱梯度方法将多元谱梯度方法和谱梯度方法有效地结合在一起,综合了二者的优势,引入非单调线搜索后,形成了全局收敛的混合谱梯度算法,并用于医学图像弹性配准B样条参数模型的求解。医学图像弹性配准是医学图像处理研究的热点和难点,其中的参数模型往往转化为无约束优化问题的求解,当参数数目较大时传统的方法求解费时,而混合谱梯度算法较多地利用梯度信息,避免了梯度计算的浪费,与层次B样条结合可以极大地提高参数配准的优化速度和精度,算法中的非单调线搜索还有助于避免局部最优。
- 韩乐喻高航关履泰
- 关键词:弹性配准B样条
- 一种基于广义惩罚加权最小二乘的X射线CT图像重建方法
- 一种基于广义惩罚加权最小二乘的X射线CT图像重建方法,包括如下步骤:(1)获取CT设备的系统参数和低剂量扫描协议下的投影数据q<Sub>e</Sub>;(2)对(1)中获取的投影数据q<Sub>e</Sub>进行系统校正...
- 牛善洲李楠吴恒马建华喻高航
- 修正的谱Dai-Yuan共轭梯度法被引量:1
- 2011年
- 在Dai-Yuan共轭梯度法的基础上,提出了一个修正的谱DY方法,使其继承了DY方法良好的理论性质,同时数值表现也得到较好的改善.在Wolfe线搜索条件下建立了其全局收敛性,进一步给出了一个有效的谱共轭梯度算法,数值试验表明该算法比PRP共轭梯度算法更有效.
- 喻高航崔丹丹
- 关键词:共轭梯度法全局收敛性WOLFE线搜索
- 基于全广义变分正则化的低剂量X射线CT图像重建方法
- 一种基于全广义变分正则化的低剂量X射线CT图像重建方法,包括如下步骤:(1)获取CT设备的系统参数和低剂量扫描协议下对数变换后的投影数据;(2)对投影数据进行Anscombe变换,将服从Poission分布的投影数据转化...
- 牛善洲李楠吴恒马建华喻高航
- 文献传递
- 具有充分下降性的修正PRP算法及其收敛性被引量:10
- 2006年
- 共轭梯度法因其算法简单、存储需求小,非常适合于求解大规模优化问题。在所有的共轭梯度法中,PRP方法被认为是数值表现最好的方法之一。然而,对一般非凸函数,PRP方法即使采用精确线搜索也不能保证全局收敛。本文基于一个修正的PRP公式,提出了一类无需线搜索而具有充分下降性的共轭梯度算法。在一定条件下,建立了该算法的全局收敛性结果。数值试验表明这种改进是有效的。
- 喻高航关履泰
- 关键词:无约束优化共轭梯度方法全局收敛性
- 一个修正的PRP公式在无约束优化中的应用
- 共轭梯度法是求解无约束优化问题的一类有效方法.该文提出了一个修改的PRP公式,并且将其应用到无约束优化中,得到一类新的共轭梯度(型)算法.该文证明了这一新的公式在限制其值是非负的条件下具有如下性质:(1)不需要任何线搜索...
- 喻高航
- 关键词:无约束优化共轭梯度法全局收敛性WOLFE线搜索ARMIJO线搜索
- 文献传递
- 一个具有充分下降性的谱共轭梯度法的全局收敛性证明
- 2011年
- 讨论了一个具有充分下降性质的谱共轭梯度算法,证明了其在强Wolf线搜索条件下对非凸函数极小化问题具有全局收敛性.
- 喻高航王义牛善洲
- 关键词:无约束最优化全局收敛性
- 基于投影数据全广义变分最小化的低剂量CT重建被引量:4
- 2017年
- 目的提出基于投影数据全广义变分最小化的低剂量CT重建方法。方法首先,通过非线性Anscombe变换将满足Poisson分布的投影数据转化为近似Gaussian分布,然后基于全广义变分正则化模型对变换后的Gaussian型数据进行噪声去除。最后,对去噪的结果进行Anscombe逆变换后实现传统的滤波反投影(FBP)CT重建。结果数值体膜实验结果表明本文提出的方法可以大大地改进重建图像的质量。FBP方法重建的Clock和Shepp-Logan体膜图像的信噪比分别为17.752 dB和19.379 dB,本文方法重建的图像的信噪比提高到24.0352 dB和23.4181 dB。FBP方法重建方法重建的Clock和Shepp-Logan体膜图像的均方误差分别为0.86%和0.58%,本文方法重建的图像的均方误差降低到到0.2%和0.23%。结论本文方法可以在投影数据不满足分段常数假设的前提下去除噪声和条形伪影,从而提高低剂量CT图像重建质量。
- 牛善洲吴恒喻泽峰郑子君喻高航
- 关键词:全变分滤波反投影算法