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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Projection Selection for Binary Tomographic Reconstruction Using Global Uncertainty

verfasst von : Gábor Lékó, Péter Balázs, László G. Varga

Erschienen in: Image Analysis and Recognition

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Binary tomography focuses on the problem of reconstructing homogeneous objects from a small number of their projections. In many applications, incomplete projection data holds insufficient information for the correct reconstruction of the original object. In this paper, we provide an optimization based method to select the “most informative” projection set, using information of global uncertainty. Beside the projection data we assume no further knowledge of the image to be reconstructed. Still, we achieve approximately as accurate reconstruction results, as it is possible to gain with a former method that uses blueprint images to find the optimal set of projections. We give experimental results for validating our approach on artificial images of various structures.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Projection Selection for Binary Tomographic Reconstruction Using Global Uncertainty
verfasst von
Gábor Lékó
Péter Balázs
László G. Varga
Copyright-Jahr
2018
Buch
Image Analysis and Recognition

Print ISBN: 978-3-319-92999-6

Electronic ISBN: 978-3-319-93000-8

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-93000-8_1

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