2008 г., Том 13, № 6, с.121-133

В томографических задачах с небольшим числом ракурсов наблюдения необходимо применять алгоритмы, позволяющие учитывать априорную информацию об искомом решении. Алгоритм Гершберга-Папулиса (Г-П), базирующийся на теореме о центральном сечении, известен как один из лучших итерационных методов малоракурсной томографии для параллельной геометрии сканирования. В веерной геометрии сбора данных такой алгоритм не был исследован из-за отсутствия веерного аналога теоремы о центральном сечении. В данной работе изложена недавно развитая теорема о центральном сечении для веерной геометрии и на ее основе разработан новый итерационный алгоритма Г-П. В численном моделировании исследованы две его модификации. Изучено влияние аддитивного случайного шума в проекциях на точность реконструкции томограмм, разработаны критерии применения регуляризации для подавления шума измерений.