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.     

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。     

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.     

基于小波变换的粒子滤波目标跟踪算法

针对纯方位被动目标跟踪中粒子滤波算法固有的计算复杂性问题,提出了一种基于小波变换的粒子滤波算法(WMPF).对粒子权重进行小波多分辨率分解,通过设定阈值对高通部分的粒子权重进行滤波,再根据重构后的粒子权重去掉重复粒子,生成新的粒子集来近似后验概率密度函数,从而在保证滤波精度的同时大量减少粒子数,提高粒子滤波的计算效率.将WMPF算法与标准粒子滤波算法应用于具有非线性非高斯特点的纯方位目标跟踪问题,仿真结果表明,WMPF算法的跟踪精度与标准粒子滤波算法相当,计算效率却远高于标准粒子滤波算法,增强了跟踪的实时性,并且该算法有望进一步扩展粒子滤波的应用范围.     

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.     

一种线性探地雷达目标重建算法

为了利用探地雷达快速检测、定位甚至识别地下目标物体,本文在衍射层析成像的基础上,给出了一种线性探地雷达目标重建算法.该算法考虑了空气-土壤两层背景媒质的实际情况,利用一阶Born近似及并矢格林函数建立线性正演模型,基于傅立叶变换技术导出反演计算目标电性参数的解析公式.文中的傅立叶变换及逆傅立叶变换都由快速傅立叶变换(FFT)算法完成,计算量小,计算速度快,从而能对地下隐蔽目标进行快速实时重建.数值模拟实验表明,当背景媒质无损或近似无损时,该算法能对弱散射目标物体的位置、形状及介电常数进行快速且较准确的重建;当背景媒质有损时,能对弱散射目标物体的位置及形状进行快速且较准确的重建;同时,还能对有损或无损媒质中的强散射目标物体进行快速检测.     

基于简化差分插值滤波的编队卫星相对导航

将一种基于Stirling内插公式的非线性差分插值滤波(Divided Difference Filter-DDF)算法的简化形式(Simplified Divided Difference Filter-SDDF)应用到编队卫星相对导航中.该算法通过对非线性系统方程进行多项式展开并取有限差分插值项进行近似.数值仿真结果表明:该算法相对于EKF(Extended Kalman Filter)算法有明显的优势,有较高的滤波精度、更快的收敛速度和较好的稳定性,其中相对位置估计相比EKF提高79%、相对速度提高52%,对编队卫星相对导航具有一定应用价值.     

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.     

用于弹道目标跟踪的有限差分扩展卡尔曼滤波算法

针对目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪目标的缺点,提出一种有限差分扩展卡尔曼滤波(FDEKF)算法用于再入阶段的弹道目标跟踪.该算法应用有限差分运算得到滤波的验前、验后误差协方差矩阵,避免了非线性函数求导运算,以及Jacobian阵和Hessian阵的计算,降低了计算难度,扩大了应用范围,增强了滤波过程的收敛性.Mome Carlo 数值仿真表明,FDEKF算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和无味卡尔曼滤波(UKF)算法相比较,在跟踪精度上比EKF算法提高了约20%,与UKF算法相当,在计算复杂度上比EKF算法稍有增加,但比UKF算法低约39%.这说明FDEKF算法在计算量增加不多的情况下,滤波精度有显著提高.     

一种新的针对感兴趣区域的CT扫描模式及其重建公式

在工业和生物医学成像应用中,经常会遇到所谓"感兴趣区域成像问题",即仅需对被测物体的一部分区域进行成像.文中对转台具有旋转和平移运动功能的CT设备,设计了一种新的针对大物体感兴趣区域的CT扫描模式,并提出了相应的反投影滤波(BPF)型的重建公式.此公式是扇束BPF重建算法的一个推广,其中CT转台在旋转过程中其旋转中心沿与探测器平行的方向移动.仿真结果表明:重建公式可以正确重建大物体的感兴趣区域的图像.     

基于Hilbert变换的CT圆轨道超短扫描重建算法

为了加快工业CT系统的扫描速度,减小数据量,针对扇形束超短扫描问题,提出了一种带参数的基于Hilbert变换的感兴趣区域重建算法,并且在分析扇形束扫描的数据冗余基础上设计了一种适用于超短扫描的窗函数。利用Shepp-Logan头模型通过计算机模拟实验,给出了该算法和标准卷积反投影算法、F.Noo和H.Kudo算法的对比结果。实验结果表明,该方法能够准确地实现物体感兴趣区重建,并在噪声抑制能力上优于其他3种算法,因此在工业CT中具有重要的工程意义。     

新型粒子滤波算法在传递对准系统中的应用

为了提高传递对准非线性系统状态估计中粒子滤波算法的估计精度,提出了一类应用中心差分滤波(CDDF)算法产生粒子建议分布的中心差分粒子滤波(CDDPF)算法.该算法应用Stirling插值公式逼近非线性函数,用Cholesky分解确保误差方差阵正定性,获得滤波稳定数值计算;应用CDDPF算法生成粒子建议分布,能够融合最新量测信息;最后应用新算法对传递对准系统模型进行最优滤波,CDDPF算法数值计算稳定性优于UKPF算法,状态变量估计精度得到明显提高.     

基于图形处理器的锥束CT快速迭代重建算法

提出了一种基于图形处理器实现的锥束CT图像迭代重建算法.该算法将三维纹理作为被重建物体的离散模型,基于射线投射方法实现了锥束CT的正投影计算;通过反向逐层映射到三维纹理实现了反投影计算;采用多纹理融合等技术完成了图像校正和投影校正.与经典的TMA-SART算法比较,作者算法运算速度快,占用显存少,支持全浮点精度运算,且易于在算法中添加先验知识和约束条件.通过对Shepp-Logan模型的图像迭代重建实验,验证了该算法的优势.     

基于极值自适应中值滤波与区域生长的半自动肝癌分割算法研究

针对肝脏肿瘤CT图像灰度差别小,边缘不明显的特点,为了提高分割精度提出一种基于极值自适应中值滤波与现有区域生长算法相结合的一种新的肝癌分割算法.采用一组临床肝癌CT图像样本进行图像预处理,利用此算法进行第一次滤波,再采用傅里叶变换方法进行第二次滤波,最后与现有算法结合完成分割.采用重叠错误率、相对误差和Dice相似性系数作为图像分割结果评价指标.通过定性分析和定量评价显示,基于本研究算法能精确分割出肝癌区域,获得的图像分割评价指标均优于其他常用算法.     

有限差分粒子滤波

对扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)的精度较低的问题,提出了有限差分粒子滤波算法.首先对非线性系统方程进行三阶泰勒级数展开,为了简化计算,对展开式中的微分算子进行离散化处理,用差商近似代替微分运算.新算法在整体上提高了局部线性化的截断误差的阶数,整体截断误差由O(h2)降低到O(h4),差商代替微分运算也避免了大量的运算.仿真结果表明,改进的算法滤波精度明显较EKPF高.     

普遍声逆散射微扰论与形式参数展开法

使用第一作者提出的形式参数展开法给出了在Ｂｏｒｎ 和Ｒｙｔｏｖ 变换下的有限形式声衍射层析成像理论算法．所给出的Ｂｏｒｎ 变换下的有限形式重建公式对散射体的要求比较松,适用于一类中强散射情况,而且计算量也不大．Ｒｙｔｏｖ 变换下的有限形式重建公式,因涉及广义散射,所以Ｓｏｍ ｍ ｅｒｆｅｌｄ 辐射条件不再成立,用它进行重建仍有很大困难．本文还给出了单频任意波阵面入射波情况下更普遍逆散射微扰论,包括Ｒｙｔｏｖ 变换下积分形式声逆散微扰理论．     

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，而且能实现有限角度重建，是一种实用性好较的算法，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。     

二阶中心差分粒子滤波算法

为了改善非线性系统状态估计问题中粒子滤波算法的估计精度,提出采用二阶中心差分滤波方法来产生建议分布函数的新算法.新算法对非线性系统方程作中心差分的二阶Stirling插值公式进行展开,不需要计算雅克比矩阵,易于实现,并且采用Cholesky分解技术保证了协方差的正定性,在一定程度上减小了局部线性化近似的截断误差,并且在系统状态转移概率的基础上融合了最新的量测数据,提高了建议分布对系统状态后验概率的逼近程度.仿真实验表明,与无迹粒子滤波算法相比,新算法的计算量更小,估计精度提高了20%以上.     

分数阶微积分的高精度递推算法

设计了一种计算分数阶微积分的高精度数值算法,提出了一种构造生成函数的简便方法.分析了基于快速Fourier变换的算法,该算法误差较大的原因是应用了不准确的生成函数的系数,而且没有考虑原函数的非零初值条件对计算精度的影响.新算法应用递推公式计算生成函数的系数,并将原函数分解成零初值条件和非零初值条件两部分,分别计算它们的分数阶微分和积分,这样可以减小计算误差.误差分析和计算实例证明新算法具有很高的计算精度.     

基于六边对称变换群的快速CT重建算法

利用正六边形在所有能铺满整个平面的正多边形中具有最多对称轴的特点(共6条,正三角形3条,正方形4条),结合对称变换群的性质对计算机断层扫描重建(CT)中的滤波反投影算法(FBP)进行了优化,降低了算法中反投影部分的计算复杂度,从而得到一个快速重建算法。由于反投影的计算在FBP算法中耗时最多,所以新算法明显加快了图像重建速度,通过仿真试验与已有快速重建算法进行比较,表明文中算法在同等条件下重建速度提高明显。