基于PI线段的扇束CT重建

为了研究反投影滤波重建方法在CT(computedtomography)系统中的应用,提出了一种基于PI线段的简化扇束射束重建算法.该算法首先对X射线束产生的投影数据进行微分,然后把这些微分后的数据反投影到一系列的PI线段上,最后沿着PI线段的方向对反投影数据进行Hilbert滤波,即得到重建图像.利用Shepp-Logan模型进行计算机数值模拟实验,得到了该算法和传统的滤波反投影算法的对比结果.利用微焦点X射线CT的投影数据进行重建,得到了实际数据下的重建图像.实验结果表明,该简化算法能够对感兴趣区域进行精确重建,可以应用于实际的CT系统.而且这种方法有很多优势,比如能够减少需要的数据 ,快速完成扫描.减少辐射药剂的服用量,减少X-ray的辐射,加快计算机的运算.     

基于平行PI线段的平行束CT重建

为了研究基于PI线段的反投影滤波重建方法在CT(computed tomography)系统中的应用,提出了一种基于平行PI线段的简化的平行射束重建算法。该算法首先对平行X射线束产生的投影数据进行微分,然后把这些微分后的数据反投影到一系列的平行PI线段上,最后沿着PI线段的方向对反投影数据进行Hilbert滤波,即得到重建图像。利用Shepp-Logan模型进行计算机数值模拟实验,得到了该算法和传统的滤波反投影算法的对比结果。利用微焦点X射线CT的投影数据进行重建,得到了实际数据下的重建图像。实验结果表明,该简化算法能够进行精确重建,可以应用于实际的CT系统。     

一种快速迭代软阈值稀疏角CT重建算法

针对目前迭代软阈值稀疏角CT重建算法收敛速度较慢的问题,提出了一种基于全变分约束的快速迭代软阈值稀疏角CT重建算法.该算法首先对CT稀疏投影数据采用联合代数重建算法(SART)进行重建,以获得满足数据一致性的重建图像,然后计算SART重建图像的离散梯度变换,并对其进行软阈值滤波,最后利用离散梯度变换的伪逆更新重建图像.由于在迭代过程中利用了前2次迭代重建图像作为下一次迭代的初始图像,因而加快了重建算法的收敛速度.对Shepp-Logan模体进行仿真的实验结果表明:在无噪、5×104和2×105光子泊松噪声情况下,与SART重建算法、基于Harr小波的快速迭代软阈值算法以及基于全变分约束的迭代软阈值重建算法相比,该重建算法的收敛速度有明显提高,同时能够有效减小图像的相对重建误差.     

基于转角增量关系的FDK锥束重建改进算法

单圆形轨迹不能满足锥束投影精确重建的充要条件是经典FDK算法出现锥向衰减伪像的根本原因.通过斜平面转角增量关系的分析,推导出同锥角斜平面间转角及其增量的计算关系,进而得出FDK算法是对同锥角斜平面族上有限视角的投影数据进行重建,并且在滤波反投影重建过程中存在转角关系不匹配问题.针对上述两个问题,提出了一种利用转角及其增量关系对FDK算法进行改进的新方法,改进思路也进一步推广到T-FDK算法中.Shepp-Logan模型的仿真实验结果表明在适中或较大锥角情况下,改进算法显著改善了FDK算法所存在的锥向衰减伪像.     

CT投影变换理论及其在圆轨道锥束重建中的应用

为了精确地获得计算机断层成像(CT)图像重建所需的平行束X射线投影,提出了CT投影变换理论,得到了一种精确地由锥束投影计算平行束投影的算法.该算法可以适用于任意形式的扫描轨道.在此基础上,分别提出了针对完整物体和物体感兴趣区域进行CT投影变换的投影数据完备性条件.将CT投影变换方法应用于圆轨道CT图像重建,有效地改善了FDK算法的重建结果,特别是在远离扫描轨道的平面内,改进后的重建图像CT值更加接近真实值.数值模拟实验证明了上述CT投影变换理论和方法的有效性.     

一种改进的变步长自适应匹配追踪算法

压缩感知是利用信号的稀疏性和可压缩性进行信号处理的新理论.针对压缩感知中信号稀疏度未知的问题,提出了一种改进的变步长自适应匹配追踪(MVss AMP)算法.该算法通过计算余量与测量矩阵的相关性,自适应地选择候选集原子,并且通过可变步长更新支撑集,实现信号的精确重建.该算法通过设置一个参数来控制步长变化.仿真结果表明:该算法在误差范围内实现了信号精确重建,并且重建性能优于其他同类算法.     

一种新型直接优化NDCG的排序模型构造算法

针对现有直接优化NDCG的排序算法或基于虚梯度或基于结构化学习,其得到的模型均不够精确,提出一种新的排序算法.算法以多类SVM为框架,在此基础上设计了一个面向NDCG的目标函数.考虑到该函数的非光滑性,提出使用割平面算法进行求解,同时注意到已有割平面算法可能存在的"主问题"非单调递减,会降低算法的收敛速度,进而设计了一种高效的线性搜索算法对割平面的选择进行改进,确保了"主问题"的单调递减.基准数据集上的实验证明了所提算法的有效性.     

基于梯度下降法的双能CT双物质分解算法

基物质分解是双能CT重建的重要步骤,其中双物质分解是常用的分解模型之一,该模型的核心关键是计算分解系数投影.为了更快计算它,提出了基于误差反馈梯度下降的双能CT双物质分解算法和基于Armijo-Goldstein梯度下降的双能CT双物质分解算法.由于计算了梯度下降步长,这两种方法能快速迭代求解基物质分解系数投影.同时他们有效地解决了双能CT重建的非线性问题.仿真实验结果显示,与传统查表匹配法相比,这两种算法稳定收敛,计算速度快,重建精度高,对临床应用有重要的意义.在重建结果精度近似的情况下,基于Armijo-Goldstein梯度下降的算法采用不精确线性搜索步长,因此它的运行速度更快.     

小波包变换在正电子发射断层扫描仪图像重建中的应用

在对常用的计算机断层图像重建方法-解析法深入研究的基础上,将小波包技术应用于断层图像重建,提出了基于小波包变换的多尺度断层图像重建框架。该方法能够直接从投影数据的多尺度表达中计算出目标多尺度表达系数,可在提取重建图像多分辨信息的同时,保留传统滤波反投影法的简便性和有效性,计算机仿真模型和临床正电子发射断层扫描仪投影数据的重建结果表明,该方法和滤波反投影方法相比,在不增加计算量的基础上,能够对任意不同频段的信号进行较为精确的重建,可以满足临床上识别重建图像不同特征的需求。     

改进的多层螺旋CT线性插值算法

线性插值是多层螺旋CT的基础重建算法之一,基本原理是搜寻重建平面上下2组投影数据进行插值,而搜寻数据及计算权重函数过程会大大降低重建效率。该文提出了一种改进的适用于一定螺距范围的线性插值算法,以4层螺旋CT为例,给出了不同探测器排投影数据的权重函数,可直接用于插值计算,从而提高重建效率。通过模拟三维Shepp-Logan头部模型投影数据,验证了该算法的重建效果和适用范围。结果表明:该算法在中小螺距范围内重建效果好,图像还原能力高,在保证重建图像质量的同时,拥有较大的体积覆盖率,可用于需要快速重建的情况。     

Region of Interest Imaging for a General Trajectory with the Rebinned BPF Algorithm

The back-projection-filtration(BPF) algorithm has been applied to image reconstruction for cone-beam configurations with general source trajectories.The BPF algorithm can reconstruct 3-D region-of-interest(ROI) images from data containing truncations.However,like many other existing algorithms for cone-beam configurations,the BPF algorithm involves a back-projection with a spatially varying weighting factor,which can result in the non-uniform noise levels in reconstructed images and increased computation ti...     

Investigation of Exact Truncated Data Image Reconstruction Algorithm on Parallel PI-Line Segments in Fan-Beam Scans

Some novel reconstruction algorithms have recently been proposed to solve the problem of re-construction from transverse truncated projections of fan-beam scans. This paper introduced and reformu-lated the exact backprojection-filtration (BPF)-type reconstruction algorithm for fan-beam scans based on Zou and Pan's work. Subsequently, a legible and implementary BPF algorithm for region-of-interest (ROI) reconstruction is presented using projection data truncated not only in angle-scanning but also in the trans-verse direction. The algorithm can be widely used for fan-beam full-scans, short-scans, or super-short-scans. The algorithm uses less projection data than the preceding super-short-scan. The algorithm is implemented using the Shepp-Logan phantom and some primary results are presented. Some new discoveries and impli-cations of ROI reconstruction from truncated data are discussed, which suggests that the BPF algorithm can be used in the ROI reconstruction from truncated projections.     

基于正则方法与迭代技术相结合的复杂温度场重建算法

针对傅里叶正则算法在复杂温度场重建过程中存在的不足 ,首先用正则化方法获得温度场重建这一不适定问题的稳定解 ,然后利用迭代技术对解进行一次迭代优化修正 ,充分考虑观测矩阵降质对温度场重建的影响·提出一种基于正则化方法与一次迭代技术相结合的复杂温度场重建算法·仿真结果表明该算法温度场重建精度优于傅里叶正则算法 ,能快速而较高精度地重建出复杂温度场二维温度分布     

基于全局和局部特征的图像拼接方法

针对传统序列图像拼接算法中的误差累积问题,提出一种基于全局和局部特征的图像拼接方法. 同时拍摄大视场角、低分辨率全局图像和小视场角、高分辨率局部图像,利用深度学习替代传统算法提取两者匹配点,进而根据两者面积比等比例扩大全局图像的匹配点坐标,将局部图像无缩放地投影至全局图像所在平面,最后融合投影后局部图像的重叠区域,拼接形成一幅大视场角、高分辨率全景图像. 实验结果表明,该方法中深度学习快速且精准地实现了特征匹配,同时局部图像间相互独立,有效地解决了拼接顺序限制和拼接误差累积.      

基于采样点曲面重构的拓扑算法的研究

针对带噪声点的点云数据提出了一种曲面重构的新算法,称为TSR Topological Surface Reconstructor(拓扑曲面重构算法).这种算法避免了在很多重构算法中一般使用的如单元格标记以及距离函数近似的大量计算.定义在Delaunay四面体拓扑元素中的一个离散的Morse函数可以计算一个算法所使用的离散的梯度域,决定哪些面属于多面近似.离散Morse理论为该种方法提供了基础,它为算法提供了一个拓扑框架来导出一个曲面的分段线性近似.最后提供了一些重构的结果,并把TSR的性能与其它某些点集重构算法进行了比较.     

二维多洞穴电磁散射问题的快速算法

针对无界域上具有矩形结构多洞穴电磁散射问题的数值计算提出一种快速算法,该算法可快速计算尺寸较大及高波数的洞穴散射问题.数值算例验证了方法的有效性.     

金属图像处理算法的研究

研究提高金属图像面积和周长的计算精度,对计算图像像素的经典链中以改进,利用改进的链码方法计算图像的周长和面积时考虑了图像边界的拐点和小的锯齿边,利用本算法,图像面积和周长的计算误差最大不超过２％,与传统算法（计算误差大于１０％）相比计算精度得到较大提高,可满足实际工程需要。     

基于小波变换的三维温度场重建

建立了基于小波变换的三维温度场重建的新算法.与传统的变换法和级数展开法相比,该算法不仅能分析信号的空间-频率特性,滤除噪声,而且能实现有限角重建,是一种实用性较好的算法.通过数值模拟计算,对小波变换法的重建效率和精度与SART及ART作了对比.     

基于模拟退火的多尺度岩心三维图像融合重建

在岩心图像分析中,低分辨率岩心图像能够显示较大视域,具有较好的全局代表性,而对于低尺度信息无法准确表征;高分辨率岩心图像能够准确地表征岩心的低尺度信息,但通常仅能显示较小的视域.为了能综合分析高低分辨率下的不同岩心图像,本研究提出了一种基于模拟退火,将低分辨率三维岩心图像和高分辨率二维岩心图像融合重建为高分辨率三维岩心的算法.具体地,对于给定的高分辨率二维岩心图像,首先,将低分辨率三维岩心图像进行插值放大以统一两者的点长度,统计二者在二维中的孔隙分布情况,只保留高分辨率二维岩心图像中的小尺寸孔隙,以作为训练图像;然后,在融合重建过程中将低分辨率三维岩心中的大尺寸孔隙相设置为硬数据,以两点相关函数为目标函数重建其中的小尺寸孔隙.实验结果表明,本研究提出的融合重建算法可以很好的将低分辨率岩心重建为高分辨率岩心结构,且融合重建结果有效,准确.     

基于垂直格式的频繁项集挖掘分段算法

针对Eclat算法连接和剪枝操作耗时的缺点,按照项集之间的可连接性,将数据集划分为等价类并分段存储,采用末项剪枝策略,在常量时间内完成连接和剪枝操作.针对Eclat算法求长集合的交集操作需要大量计算的缺点,采用多维数组分段存储项集的事务集,将长集合的求交集操作转换为分段求短集合的交集,并提出期望支持度的概念,在求交集的过程中预测支持度,从而减少求交集的比较次数.实验结果表明,该算法在时间性能方面优于Eclat算法,尤其适用于挖掘长模式稀疏数据集.