由少量投影数据快速重建图像的迭代算法

针对由少最角度的投影数据重建CT图像的问题,提出了一种改进的基于图像总变差最小的迭代重建算法.该算法采用共轭梯度法求图像总变差最小,并在迭代过程中采用了多分辨迭代技术.用模拟的投影数据和实际扫描数据进行了重建数值实验.实验结果表明该算法不但提高了重建图像质量,也同时显著提高了迭代图像的收敛速度.     

关于半收敛问题的探讨

针对实际CT系统中的不完全数据图像重建算法半收敛问题,分析了迭代外插算法收敛性与引入的参数因子、已知的检测数据的关系,并给出了改进的迭代外插算法.数值实验结果表明迭代外插算法迭代过程有时是发散的,存在半收敛问题,而改进的迭代外插算法是收敛的.     

A-调和方程很弱解的正则性

A-调和方程是偏微分方程中重要的一类方程,具有很强的理论以及重要的现实意义.主要论述了A-调和方程很弱解的概念,很弱解问题的发展轨迹,并对很弱解的研究提出了一些展望.