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第37章 冲击高教社杯!

林叶很快就进入了状态。

吃饱了饭,又喝了一杯咖啡提神,此刻精神十分亢奋。

“离散模型中使用代数迭代法(ART)对网格化的离散数据直接建模,用矩阵迭代的方法对像素网格进行处理,实现图像的重构。”

这是林叶的思路。

至于数学模型具体如何,林叶还在思考。

这个离散模型,最重要的还是迭代问题。

FBP(滤波反投影)算法具有的缺陷与限制,只能应用代数迭代才能完美解决。

“这里得先引入投影矩阵的概念...。”

林叶嘀咕说道。

时间一点一点的过,林叶空白的A4纸上现在已经写满了数学公式。

r_ij={1,i号射线通过 j号像素中心//0,其他。

记x=[x1,x2,...,xJ ]^T为J维图像矢量,x_j表示图像上第j个像素点的吸收强度,

p=[p1, p2 ... pI ]^T为I维投影矢量,p_i表示第i条射线所经过的所有像素的总射线投影;

Rx=p;

...

林叶看着草稿纸上最为核心的迭代模型,

x^(k 1)=x^(k) λ^(k)(q_ik?r_ikx^(k)/||r_ik||^2)r_ik;

林叶嘀咕道:

“这里还差一点东西,那就是降噪算法。不论何种重建算法,不可避免会带入伪影点。

组委会给的数据含有噪声,成像质量可能并不会达到最好的要求。这個其余学校的建模选手也应该会认识到这个问题才对。”

“这里必须得用算法进行降噪。我得查一查这方面的文献。”

林叶用笔压着笔记本电脑前的草稿纸,然后查阅起了文献。

“这种问题应该在国外医学SCI期刊上比较好寻找合适的算法。”

看了一个多小时,林叶总算找到了一种合适的算法。

“这种算法研究一下能不能改进。”

林叶现在数学水平已经很高了,但是想要在一些顶级SCI期刊上动刀别人的算法模型,

可能性不大。

“看来这里只能引用了,这里用这种算法进行降噪处理已经算是完美答卷了,强行改只会画蛇添足。”

林叶有些丧气,

“早知道这段时间不忙着做第六个任务了。”

就在林叶准备直接照着抄的时候,灵光突然一闪,

“咦,不对,共形几何代数可以在这里应用,完美的符合我自己这篇论文的需求。

安明啊安明,我真的太谢谢您辣,这次我真要拿高教社杯了,到时候全国组委会答辩上,我要当着所有的媒体狠狠的夸你。”

林叶把改进的模型写了出来,激动得站了起来,

“nice!除非帝都水木的队伍也能改进这种算法,不然大概率是我拿高教社杯。” 本章未完,请点击下一页继续阅读! 第1页/共2页

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