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在传统的基于线性走时插值(LTI)的射线追踪算法中,由于线性假设,射线经过多个网格单元会导致误差累积.将其应用于工业探伤的超声计算机断层成像时,待检测材料往往是背景区域和少量缺陷区域组成的集合.为减小累积误差,文中提出了一种新的基于边界LTI的射线追踪算法.该算法通过在不同区域的边界上插入节点来确定射线的折射角度,以减小累积误差,同时借鉴多方向循环扫描的思想来解决逆射问题.模拟实验结果表明,文中算法的走时计算及射线路径追踪精度、运行时间均优于传统LTI算法和交叉扫描LTI算法. 相似文献
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全连接的玻尔兹曼机模型可全面描述稀疏系数间统计依赖关系,但时间复杂度较高.为了提高基于玻尔兹曼机的贝叶斯匹配追踪算法(BM-BMP)的重构速度和质量,本文提出一种改进算法.第一,将BM-BMP算法的最大后验概率(MAP)估计评估值分解为上一次迭代的评估值与增量,使得每次迭代仅需计算增量,极大缩短了计算耗时.第二,利用显著最大后验概率估计值平均的方式,有效近似最小均方误差(MMSE)估计,获得了更小的重构误差.实验结果表明,本文算法比BM-BMP算法的运行时间平均缩短了73.66%,峰值信噪比(PSNR)值平均提高了0.57 dB. 相似文献
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