基于高斯混合模型的衍射成像算法

作者：练秋生; 侯亚伟; 苏月明; 石保顺

来源：电子学报, 2018, 46(10): 2347-2350.

• 相位恢复
• 编码衍射图案
• 高斯混合模型
• 加速邻近梯度

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.实验结果表明,该算法在噪声强度较大、编码衍射图案较少的情况下仍能获得较高质量的图像重构.

• 单位
  燕山大学