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高能X光照相中密度重建的共轭梯度算法
引用本文:许海波,魏素花. 高能X光照相中密度重建的共轭梯度算法[J]. 计算物理, 2006, 23(2): 144-150
作者姓名:许海波  魏素花
作者单位:北京应用物理与计算数学研究所,北京,100088;北京应用物理与计算数学研究所,北京,100088
基金项目:中国物理研究院科研项目;中国科学院资助项目
摘    要:通过对高能X光照相过程的物理分析,得到了辐射照相的点扩展函数,给出了估价函数的表达式.并以典型的法国试验客体模型为例,将共轭梯度算法应用到高能X光照相的密度重建中,得到了较满意的结果.这种方法从模拟辐射照相过程出发,将辐射照相的模拟结果与实际测量结果做比较并找出最大可能解.可在一定程度上克服其它密度重建算法通过反卷积过程消除模糊效应所引起的不确定性.

关 键 词:X光照相  点扩展函数  估价函数  共轭梯度算法  密度重建
文章编号:1001-246X(2006)02-0144-07
收稿时间:2004-11-18
修稿时间:2005-04-07

A Conjugate Gradient Algorithm for Density Reconstruction in High-energy X-ray Radiography
XU Hai-bo,WEI Su-hua. A Conjugate Gradient Algorithm for Density Reconstruction in High-energy X-ray Radiography[J]. Chinese Journal of Computational Physics, 2006, 23(2): 144-150
Authors:XU Hai-bo  WEI Su-hua
Affiliation:Institute of Applied Physics and Computational Mathematics, Beijing 100088, China
Abstract:A point spread function and a cost function are obtained with a physical analysis of the high-energy x-ray radiography. Taking the French Test Object model as an example, the conjugate gradient algorithm is applied to the density reconstruction in high-energy x-ray radiography, and the result is satisfactory. The algorithm starts at a simulation in radiography and searches for a maximum likelihood by comparing the simulated radiographs with the measured radiographs. To some extent, the algorithm overcomes the uncertainty in eliminating the blurting effects through a deconvolution process in reconstruction methods.
Keywords:x-ray radiography   point spread function   cost function   conjugate gradient algorithm   density reconstruction
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