“值得强调的是 , CG-RAAR的单次运行产生的解决方案大大减少了伪影 , 因此 , 使用这种方法进行平均过程所需的试验解决方案数量不到传统RAAR-ER方法所需的一半 。 ”研究人员观察到 。 同时 , CG-RAAR解决方案具有与PRTF估计分辨率一致的最小特征 。
根据研究人员的说法 , 复杂性指导背后的主要思想是将RAAR解决方案的复杂性与所需的地面真实复杂性相匹配 。
总之 , 复杂性引导概念与HIO和RAAR等传统相位检索算法相结合时 , 可以提供更好的物体噪声鲁棒估计 。 “我们相信复杂性指导作为一种想法可能会集成到现有的软件工具中 , 并且可以提高相干X射线成像中现有相位算法的性能 。 ”研究人员总结道 。
来源:Robust Phase Retrieval with Complexity-Guidance for Coherent X-Ray Imaging Intelligent Computing (2022). DOI: 10.34133/2022/9819716
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