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高能X光照相中密度重建的共轭梯度算法
  • 期刊名称:计算物理,Vol.23(2):144-150,2006
  • 时间:0
  • 分类:O443[理学—电磁学;理学—物理]
  • 作者机构:[1]北京应用物理与计算数学研究所,北京100088
  • 相关基金:中国工程物理研究院科学技术基金(20040654)和国家自然科学基金委员会与中国工程物理研究院联合基金(10576013)资助项目
  • 相关项目:图象处理中的数学方法和理论研究
中文摘要:

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.

英文摘要:

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.

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