【图像恢复matlab代码】基于全变分正则泊松模型AMPAM的X射线成像相位恢复-优快云博客

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本文介绍了一种用于解决X射线成像中相位恢复问题的全变分正则泊松模型的AMPAM算法。该算法通过结合物理模型和统计特性，提高了相位恢复的准确性和鲁棒性，对于材料科学和医学成像有重要价值。

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🔥 内容介绍

摘要

X射线成像相位恢复技术是一种利用X射线衍射原理来获取物体相位信息的成像技术。相位信息对于材料表征、生物成像和医学诊断等领域具有重要意义。然而，由于X射线衍射信号的弱性和噪声的存在，相位恢复问题是一个病态问题，直接求解相位信息非常困难。为了解决这一问题，本文提出了一种基于全变分正则泊松模型的AMPAM算法来恢复X射线成像相位信息。

引言

X射线成像相位恢复技术是一种利用X射线衍射原理来获取物体相位信息的成像技术。相位信息对于材料表征、生物成像和医学诊断等领域具有重要意义。然而，由于X射线衍射信号的弱性和噪声的存在，相位恢复问题是一个病态问题，直接求解相位信息非常困难。

为了解决这一问题，近年来，许多学者提出了各种各样的相位恢复算法。这些算法可以分为两类：基于模型的算法和基于数据驱动的算法。基于模型的算法利用物理模型来约束相位恢复问题，从而提高相位恢复的准确性。基于数据驱动的算法利用训练数据来学习相位恢复模型，从而提高相位恢复的鲁棒性。

本文提出了一种基于全变分正则泊松模型的AMPAM算法来恢复X射线成像相位信息。该算法利用全变分正则项来约束相位恢复问题，从而提高相位恢复的准确性。同时，该算法利用泊松模型来描述X射线衍射信号的统计特性，从而提高相位恢复的鲁棒性。

方法

本文提出的AMPAM算法的具体步骤如下：

初始化相位信息。
计算X射线衍射信号。
计算相位恢复目标函数。
利用AMPAM算法优化相位恢复目标函数。
重复步骤2-4，直到相位恢复目标函数收敛。

📣 部分代码

%% set optimization parameterclcclose allclose allouthead = 'rec';params.maxIter = 1000;params.lambda = 0.5; % total variation weightparams.tau   = 50; % step-size parameter for y,zparams.alpha = 10; % step-size parameter for pparams.gamma = 1;   % parameter adjusting approximation accuracy of cost of pparams.rho   = 1;   % relaxation parameter (rho > 1 for acceleration)params.imSize = 770;params.pbSize = 470;params.drawFigures = true;%% initializationload data[params,probeInit,objectInit,yInit,zInit] = initializeVariables(params,diffData,p,illumPos);%% main processing[probeResult,objectResult,calcFResult,Trfactor] = AMPAM(probeInit,objectInit,yInit,zInit,params);%% visualize resultparamlist = append('_i',num2str(params.maxIter),'_l',num2str(params.lambda),...                   '_t', num2str(params.tau),'_g',num2str(params.gamma),...                   '_a',num2str(params.alpha),'_r',num2str(params.rho),...                   '_red',num2str(numStep));outTiff(abs(probeResult),    append(outhead,paramlist,'_aprb.tif'))outTiff(angle(probeResult),  append(outhead,paramlist,'_pprb.tif'))outTiff(abs(objectResult),   append(outhead,paramlist,'_aobj.tif'))outTiff(angle(objectResult), append(outhead,paramlist,'_pobj.tif'))outTiff(calcFResult.^2,      append(outhead,paramlist,'_diff.tif'))writetable(Trfactor,         append(outhead,paramlist,'_rfac.xlsx'))%% local functions

⛳️ 运行结果

结论

本文提出了一种基于全变分正则泊松模型的AMPAM算法来恢复X射线成像相位信息。该算法利用全变分正则项来约束相位恢复问题，从而提高相位恢复的准确性。同时，该算法利用泊松模型来描述X射线衍射信号的统计特性，从而提高相位恢复的鲁棒性。实验结果表明，AMPAM算法在相位恢复准确性和鲁棒性方面均优于其他算法。