稀疏泊松图像重构算法

资 源 简 介

稀疏泊松图像重构算法

详 情 说 明

稀疏泊松图像重构算法(SPIRAL)是一种用于从泊松观测数据中恢复稀疏信号的先进技术。该算法通过最小化正则化负对数似然目标函数来实现高质量图像重建，特别适用于低光子计数或高噪声条件下的成像场景。

算法核心在于四种不同的正则化策略选择： 基于正交基系数的稀疏性约束(l1范数)，这促进了信号在变换域中的稀疏表示 图像总变差半范数惩罚项，保留了边缘信息同时抑制噪声 基于递归二分划分(RDP)的惩罚机制，能自适应地处理图像局部特征 平移不变(循环旋转)RDP惩罚，进一步提高了重构的稳定性

SPIRAL工具箱尤其适用于医学成像、天文观测和低光摄影等存在泊松噪声的领域。算法在理论上保证了收敛性，并通过实际验证展示了其在保持图像细节与抑制噪声之间的出色平衡能力。该方法的创新之处在于将泊松噪声统计特性与多种自适应稀疏表示技术相结合，为高噪声环境下的图像重建提供了新的解决方案。