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基于贝叶斯分层模型的MCMC方法在闪光图像重建中的应用

王忠淼 刘军 景越峰 刘进 管永红

王忠淼, 刘军, 景越峰, 等. 基于贝叶斯分层模型的MCMC方法在闪光图像重建中的应用[J]. 强激光与粒子束, 2018, 30: 114004. doi: 10.11884/HPLPB201830.180123
引用本文: 王忠淼, 刘军, 景越峰, 等. 基于贝叶斯分层模型的MCMC方法在闪光图像重建中的应用[J]. 强激光与粒子束, 2018, 30: 114004. doi: 10.11884/HPLPB201830.180123
Wang Zhongmiao, Liu Jun, Jing Yuefeng, et al. Applications of MCMC method based on Bayesian hierarchical model in flash radiography reconstruction[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2018, 30: 114004. doi: 10.11884/HPLPB201830.180123
Citation: Wang Zhongmiao, Liu Jun, Jing Yuefeng, et al. Applications of MCMC method based on Bayesian hierarchical model in flash radiography reconstruction[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2018, 30: 114004. doi: 10.11884/HPLPB201830.180123

基于贝叶斯分层模型的MCMC方法在闪光图像重建中的应用

doi: 10.11884/HPLPB201830.180123

Applications of MCMC method based on Bayesian hierarchical model in flash radiography reconstruction

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出版历程
  • 收稿日期:  2018-04-25
  • 修回日期:  2018-07-25
  • 刊出日期:  2018-11-15

基于贝叶斯分层模型的MCMC方法在闪光图像重建中的应用

doi: 10.11884/HPLPB201830.180123

摘要: 针对闪光图像得到的光程数据,采用贝叶斯分层模型建立了后验概率模型,运用Gibbs抽样动态构造马尔可夫链;进而获得了关于线吸收系数的统计结果及其不确定度,并与约束共轭梯度(CCG)方法进行对比分析。数值实验结果表明,马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法对理想光程图像的重建结果与真值近似完全一致;在含模糊和噪声时,重建结果与CCG方法相当;当含模糊且噪声干扰较大时,MCMC方法的重建结果要略优于CCG;更重要的是MCMC方法能够给出重建结果的不确定度。

English Abstract

王忠淼, 刘军, 景越峰, 等. 基于贝叶斯分层模型的MCMC方法在闪光图像重建中的应用[J]. 强激光与粒子束, 2018, 30: 114004. doi: 10.11884/HPLPB201830.180123
引用本文: 王忠淼, 刘军, 景越峰, 等. 基于贝叶斯分层模型的MCMC方法在闪光图像重建中的应用[J]. 强激光与粒子束, 2018, 30: 114004. doi: 10.11884/HPLPB201830.180123
Wang Zhongmiao, Liu Jun, Jing Yuefeng, et al. Applications of MCMC method based on Bayesian hierarchical model in flash radiography reconstruction[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2018, 30: 114004. doi: 10.11884/HPLPB201830.180123
Citation: Wang Zhongmiao, Liu Jun, Jing Yuefeng, et al. Applications of MCMC method based on Bayesian hierarchical model in flash radiography reconstruction[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2018, 30: 114004. doi: 10.11884/HPLPB201830.180123

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