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第37章 冲击高教社杯（第1页）

林叶很快就进入了状态。

吃饱了饭，又喝了一杯咖啡提神，此刻精神十分亢奋。

“离散模型中使用代数迭代法（aRt）对网格化的离散数据直接建模，用矩阵迭代的方法对像素网格进行处理，实现图像的重构。”

这是林叶的思路。

至于数学模型具体如何，林叶还在思考。

这个离散模型，最重要的还是迭代问题。

Fbp（滤波反投影）算法具有的缺陷与限制，只能应用代数迭代才能完美解决。

“这里得先引入投影矩阵的概念...。”

林叶嘀咕说道。

时间一点一点的过，林叶空白的a4纸上现在已经写满了数学公式。

r_ij={1，i号射线通过j号像素中心o，其他。

记x=[x1，x2，...，xJ]^t为J维图像矢量，x_j表示图像上第j个像素点的吸收强度，

p=[p1，p2...pI]^t为I维投影矢量，p_i表示第i条射线所经过的所有像素的总射线投影;

Rx=p;

...

林叶看着草稿纸上最为核心的迭代模型，

x^（k+1）=x^（k）+λ^（k）（q_ik?r_ikx^（k）||r_ik||^2）r_ik;

林叶嘀咕道：

“这里还差一点东西，那就是降噪算法。不论何种重建算法，不可避免会带入伪影点。

组委会给的数据含有噪声，成像质量可能并不会达到最好的要求。这个其余学校的建模选手也应该会认识到这个问题才对。”

“这里必须得用算法进行降噪。我得查一查这方面的文献。”

林叶用笔压着笔记本电脑前的草稿纸，然后查阅起了文献。

“这种问题应该在国外医学scI期刊上比较好寻找合适的算法。”

看了一个多小时，林叶总算找到了一种合适的算法。

“这种算法研究一下能不能改进。”

林叶现在数学水平已经很高了，但是想要在一些顶级scI期刊上动刀别人的算法模型，

可能性不大。

“看来这里只能引用了，这里用这种算法进行降噪处理已经算是完美答卷了，强行改只会画蛇添足。”

林叶有些丧气，

“早知道这段时间不忙着做第六个任务了。”