【摘 要】
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A fast converging sparse reconstruction algorithm in ghost imaging is presented. It utilizes total variation regularization and its formulation is based on the Karush-Kuhn-Tucker (KKT) theorem in the
【机 构】
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Key Laboratory for Quantum Optics and Center for Cold Atom Physics of CAS
【出 处】
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Journal of Electronics(China)
【基金项目】
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Supported by the Hi-Tech Research and Development Program of China
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A fast converging sparse reconstruction algorithm in ghost imaging is presented. It utilizes total variation regularization and its formulation is based on the Karush-Kuhn-Tucker (KKT) theorem in the theory of convex optimization. Tests using experimen
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