基于高斯混合模型的衍射成像算法

来源 :电子学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ladiylove

【摘要】

：

编码衍射成像系统中记录的测量值丢失了相位,而相位含有关于图像的大部分结构信息.如何利用无相位测量值重构原始图像是相位恢复(Phase Retrieval,PR)算法面临的一个重要问题.由期望最大(EM)算法训练高斯混合模型(GMM)的最优参数,任一图像块可以选用GMM中某一模型分量最佳表示.基于该认识,本文利用GMM的统计特性融合数据保真项构造PR优化问题,并用加速邻近梯度法求解该问题.实验结果表

【作者】

：

练秋生侯亚伟苏月明石保顺

【机构】

：

燕山大学信息科学与工程学院

【出处】

：

电子学报

【发表日期】

：

2018年10期

【关键词】

：

相位恢复编码衍射图案高斯混合模型加速邻近梯度 phase retrieval coded diffraction pattern Gaussian mix

【基金项目】

：

国家自然科学基金(No.61471313),河北省自然科学基金(No.F2014203076)

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