Многосеточный алгоритм в задаче веерной ROI-томографии контрастных объектов

Авторы

  • И.Ю. Кулаков
  • Д.А. Вологин
  • В.В. Пикалов

Ключевые слова:

ROI-томография
веерная томография
итерационные алгоритмы
многосеточные алгоритмы

Аннотация

Для решения задач двумерной томографии высокого разрешения для выделенных областей (Region of Interest, ROI) разработан многосеточный алгоритм MG-ART (Multigrid ART), который осуществляет томографическую реконструкцию за несколько итераций во вложенных областях. В настоящей статье изучены: скорость сходимости алгоритма, достигаемая точность реконструкции и достигаемая экономия времени счета. Область применения разработанного многосеточного алгебраического алгоритма веерной томографии относится, в первую очередь, к сложным геометриям регистрации проекционных данных, как это имеет место, например, в экспериментах по сейсмической томографии или в задачах промышленной томографии с ограниченным углом обзора. Работа проводилась при частичной поддержке Междисциплинарного интеграционного проекта СО РАН № 14 «Обратные задачи и их приложения: теория, алгоритмы, программы» (2012–2014 гг.).


Загрузки

Опубликован

2013-12-09

Выпуск

Раздел

Раздел 1. Вычислительные методы и приложения

Авторы

И.Ю. Кулаков

Институт нефтегазовой геологии и геофизики имени А.А. Трофимука СО РАН
проспект Академика Коптюга, 3, 630090, Новосибирск
• заведующий лабораторией

Д.А. Вологин

Институт нефтегазовой геологии и геофизики имени А.А. Трофимука СО РАН
проспект Академика Коптюга, 3, 630090, Новосибирск
• инженер

В.В. Пикалов

Институт теоретической и прикладной механики имени С.А. Христиановича СО РАН (ИТПМ СО РАН)
ул. Институтская, 4/1, 630090, Новосибирск
• главный научный сотрудник


Библиографические ссылки

  1. Natterer F. The mathematics of computerized tomography. Stuttgart: Wiley, 1986.
  2. Хермен Г. Восстановление изображений по проекциям. Основы реконструктивной томографии. М.: Мир, 1983.
  3. Kak A.C., Slaney M. Principles of computerized tomographic imaging. New York: IEEE Press, 1988.
  4. Natterer F., Wubbeling F. Mathematical methods in image reconstruction. Philadelphia: SIAM, 2001.
  5. Ramm A.G., Katsevich A.I. The Radon transform and local tomography. Boca Raton: CRC Press, 1996.
  6. Faridani A., Ritman E.L., Smith K.T. Local tomography // SIAM J. Appl. Math. 1992. 52, N 2. 459-484.
  7. Faridani A., Ritman E.L., Smith K.T. Examples of local tomography // SIAM J. Appl. Math. 1992. 52, N 4. 1193-1198.
  8. Chityala R., Hoffmann K.R., Bednarek D.R., Rudin S. Region of interest (ROI) computed tomography // Proc. SPIE. 2004. Vol. 5368. San Diego, 2004. 534-541.
  9. Пикалов В.В., Непомнящий А.В. Итерационный алгоритм с вэйвлет-фильтрацией в задаче двумерной томографии // Вычислительные методы и программирование. 2003. 4, № 1. 244-253.
  10. Бойко В.М., Оришич А.М., Павлов А.А., Пикалов В.В. Методы оптической диагностики в аэрофизическом эксперименте. Новосибирск: НГУ, 2009.
  11. Нолет Г. Сейсмическая томография. М.: Мир, 1990.
  12. Вишняков Г.Н., Левин Г.Г., Лихачев А.В., Пикалов В.В. Фазовая томография трехмерных биологических микрообъектов: численное моделирование и экспериментальные результаты // Опт. спектр. 1999. 87, № 3. 448-454.
  13. Zakharov Yu.P., Antonov V.M., Boyarintsev E.L., Melekhov A.V., Posukh V.G., Shaikhislamov I.F., Pickalov V.V.linebreak Role of the hall flute instability in the interaction of laser and space plasmas with a magnetic field // Plasma Physics Reports. 2006. 32, N 3. 183-204.
  14. Paige C.C., Saunders M.A. LSQR: An algorithm for sparse linear equations and sparse least squares // ACM Trans. on Math. Software. 1982. 8, N 1. 43-71.
  15. Пикалов В.В., Мельникова Т.С. Томография плазмы. Новосибирск: Наука, 1995.
  16. Кулаков И.Ю., Вологин Д.А., Пикалов В.В. Многосеточный алгоритм в задаче веерной ROI-томографии // Теория и численные методы решения обратных и некорректных задач. V Международная молодежная научная школа-конференция (Новосибирск, Академгородок, 8-13 октября 2013 г.): тезисы докладов. Новосибирск, 2013. 56.