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低剂量计算机断层成像(computed tomography,CT)具有减少X射线对患者的伤害的优势.本文主要针对从不完备投影数据重建出高质量低剂量CT图像的问题.通常,这个问题可以通过统计图像重建方法来实现,而统计重建算法需要非常多的迭代次数,导致了巨大的计算时间压力,以至于很难应用在实践中.为解决此问题,本文提出一种有序子集重建算法,该算法结合了全变分最小化和快速一阶方法以减少重建的迭代次数,采用Split Bregman交替方向法求解上述优化问题,利用投影到凸集合的方法加快迭代的收敛速率.实验结果表明,在同样的迭代次数下,本文提出的方法与基于有序子集的一阶方法相比较,相对重建误差的下降速度更快. 相似文献
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位置服务在给人们带来便利的同时也带来了很多的位置隐私问题.位置k-匿名作为保护位置隐私的主要方法,一般通过用一块包含至少k个不可区分位置的匿名区域代替真实位置,从而保护用户的位置隐私,但是过大的匿名区域往往会影响位置服务的效果.本文提出基于空间四分的Hilbert位置k-匿名方法,该方法在首先使用间隔匿名法得到满足k-匿名要求区域的基础上,使用Hilbert方法对该匿名区域进行进一步优化.实验结果表明该方法能够得到包含对象数更接近于k值,且面积更小的匿名区域. 相似文献
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