ABSTRACT The total variation (TV) minimization algorithms is a classical representative of the optimization algorithms and have been widely used for their simpleness, robustness, expandability and their potential of accurately reconstructing images from sparse data or noisy data. The commonly used constrained TV (cTV) program is the data-divergence constrained TV (DDcTV) minimization. The other recently proposed cTV program is the TV constrained data-divergence minimization (TVcDM). In the work, we compare the two programs the convergence rate and the reconstruction accuracy via the sparse-view projection set and the noisy projection set in the context of CT. Further, we compare their reconstruction accuracy via real data in electron paramagnetic resonance imaging (EPRI). The studies show that TVcDM has much faster convergence rate relative to DDcTV and that TVcDM may achieve higher accuracy in most cases no matter in sparse-view projections CT reconstructions or in noisy projections CT reconstructions or in EPRI sparse reconstructions. From a comprehensive perspective, TVcDM has superior convergence and accurate reconstruction performance relative to DDcTV and should be recommended in the application of TV reconstruction algorithms. The knowledge and insights gained in the work may be extended to the performance analysis of other optimization-based reconstruction algorithms.

中文翻译：

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TVcDM和DDcTV算法在图像重建中的比较

摘要 总变异（TV）最小化算法是优化算法的经典代表，因其简单性、鲁棒性、可扩展性以及从稀疏数据或噪声数据准确重建图像的潜力而被广泛使用。常用的受限电视 (cTV) 程序是数据发散受限电视 (DDcTV) 最小化。另一个最近提出的 cTV 程序是电视约束数据发散最小化 (TVcDM)。在工作中，我们通过 CT 上下文中的稀疏视图投影集和噪声投影集比较了两个程序的收敛速度和重建精度。此外，我们通过电子顺磁共振成像 (EPRI) 中的真实数据比较了它们的重建精度。研究表明，TVcDM 相对于 DDcTV 具有更快的收敛速度，并且无论是在稀疏视图投影 CT 重建还是在嘈杂投影 CT 重建或 EPRI 稀疏重建中，TVcDM 在大多数情况下都可以实现更高的精度。综合来看，TVcDM相对于DDcTV具有优越的收敛性和准确的重构性能，在TV重构算法的应用中值得推荐。在工作中获得的知识和见解可以扩展到其他基于优化的重建算法的性能分析。TVcDM 相对于 DDcTV 具有优越的收敛性和准确的重建性能，应在电视重建算法的应用中推荐使用。在工作中获得的知识和见解可以扩展到其他基于优化的重建算法的性能分析。TVcDM 相对于 DDcTV 具有优越的收敛性和准确的重建性能，应在电视重建算法的应用中推荐使用。在工作中获得的知识和见解可以扩展到其他基于优化的重建算法的性能分析。