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图像重建的分块迭代算法，赵双任，杨新铁，图像重建和重新投影(Reconstruction and Re-projection)的迭代算法已在投影视野受限（Limited Field of View, LFOV）的情下使用。该情况下投影数据被�

医学图像处理是图像处理领域的重点和难点，细节丰富的清晰图像有助于协助专家和计算机辅助诊断。针对磁共振医学图像的特点，提出一种结合小波特征和聚类字典的单帧超分辨率重建方法。在训练阶段，首先分别提取低分辨率图像的多尺度小波特征和高分辨率图像的高频特征，将高低分辨率特征图重叠分块，然后利用K均值算法将特征块聚类，使用K奇异值分解分别训练每一类特征块的高低分辨率字典，形成映射关系;在重建阶段，提取低分辨率图像特征块并分类，使用该类字典原子进行重建。最后，引入迭代反投影算法进行后处理，以进一步提高重建质量

无透镜数字全息计算成像可以实现大视场高分辨率三维成像,但面临成像分辨率低和信噪比差的问题。为此,构建了基于衍射传输的无透镜压缩数字全息成像模型,开发了基于全变分正则化约束和两步迭代收缩阈值的优化算法,抑制了全息重建的二阶项噪声与孪生像噪声,并在重建模型中引入滤波层,提高了三维图像的重建信噪比。同时,提出了基于有效抗混叠区域的压缩全息分块并行重建算法,提升了压缩数字全息重建效率。建立了基于双角度照明的压缩数字全息成像模型,提高了三维成像的轴向分辨能力。基于上述算法,在多层掩模版和粒子流场上实现了大