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Performance evaluation of MAP algorithms with different penalties, object geometries and noise levels

机译:具有不同惩罚,对象几何形状和噪声水平的MAP算法的性能评估

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摘要

A new algorithm (LBFGS-B-PC) which combines ideas of two existing convergent reconstruction algorithms, relaxed separable paraboloidal surrogate (SPS) and limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno with boundary constraints (LBFGS-B), is proposed. Its performance is evaluated in terms of log-posterior value and regional recovery ratio. The results demonstrate the superior convergence speed of the proposed algorithm to relaxed SPS and LBFGS-B, regardless of the noise level, activity distribution, object geometry, and penalties.
机译:提出了一种新的算法(LBFGS-B-PC),该算法结合了两种现有的收敛重建算法的思想,即松弛可分离抛物面代理(SPS)和具有边界约束的受限内存Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno(LBFGS-B)。根据对数后验值和区域回收率评估其性能。结果表明,无论噪声水平,活动分布,对象几何形状和惩罚如何,所提出的算法对松弛的SPS和LBFGS-B均具有优越的收敛速度。

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