基于修正加速度的对数归一化变步长自适应滤波的心率估计算法

针对运动过程的光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)信号易受到运动伪影的干扰,使得心率测量困难的问题,提出了一种基于修正加速度的对数归一化变步长自适应滤波(log-normalized least mean square,Log-NLMS)算法.该算法利用角速度对加速度进行卡尔曼滤波修正,去除重力分量.然后将修正后的加速度作为对数归一变步长自适应滤波的参考信号,滤除PPG信号中的运动伪影,最后利用谱峰追踪估计心率.结果表明:该算法估计心率的平均绝对误差较传统算法平均降低了1.4次/min,平均相对误差降低了1.55％,可见本文算法能够有效地去除运动伪影的干扰,获得更为准确的心率.     

逆滤波在消除磁共振图像运动伪影中的仿真和应用研究

由于自主运动、呼吸和器官搏动等原因,在磁共振成像过程中会造成运动伪影.该文对脑部、胸部和腹部磁共振图像仿真出不同的运动伪影,通过逆滤波方法和位移纠正来消除运动伪影和复原原始图像.实验结果表明,该文方法可以较好地消除运动伪影并复原原始图像.     

SPECT影像呼吸运动参数辨识与伪影校正的体模研究

为了提出一种单光子发射断层扫描成像(SPECT)影像呼吸运动参数估计和伪影校正方案,该文通过对伪影图像的方向微分和自相关分析分别辨识出体模的运动方向和幅度,根据匀速运动和正弦振动拟合的系统点扩散函数,运用Wiener滤波和Richardson-Lucy盲反卷积(RL)算法校正伪影。结果表明:5个典型运动方向和幅度辨识的结果均与实际值接近,RL算法校正伪影经过5次迭代后图像质量总体优于维纳滤波。通过图像后处理估计运动参数,运用迭代反卷积可以有效的校正图像伪影,可能成为一种更方便实用SPECT/PET(正电子发射断层扫描成像)图像呼吸伪影解决方案。     

一种基于层选择的弥散张量优化算法

为了从带伪影的弥散加权数据中重建更准确的张量,提出了一种基于层选择的张量优化算法.首先对弥散加权图像中常见的3种伪影(波状、层间运动和对比度伪影)进行定性分析,分别提取3种对应的特征(小波标记、相似度和相关性)来识别这些伪影,从而区分出正常图层和伪影图层.然后,利用正常图层数据进行张量重建.模拟实验结果验证了这3种特征对弥散加权图像中相关伪影判断的有效性,且对波状伪影和层间运动伪影的判断率均大于90%.真实数据实验结果表明,与类似算法相比,所提算法可以更好地改善部分各向异性伪彩图中的偏色现象,在白质结构分析中提供了更准确的方向信息.     

一种基于角度测量估计飞行目标运动参数的新方法

针对伪线性参数估计的实时性问题,提出了一种基于角度测量的飞行目标运动参数实时估计、跟踪算法.该算法对角度量测方程在当前飞行目标运动参数估计值附近进行泰勒级数展开,得出该时刻飞行目标的运动参数估计值与角度测量值之间的线性关系.在此基础上,利用最大似然估计法对估计值和估计误差协方差矩阵进行实时更新,再将更新值带入目标运动状态方程,以获得下一时刻的估计值和估计误差协方差,从而实现了飞行目标运动参数的迭代估计.仿真实验表明,所提算法可实现空中飞行目标的实时定位和位置、速度运动参数的实时估计,且无需存储大量的历史数据,其与伪线性参数估计算法相比,计算效率可提高50%.     

利用角度测量估计机动目标运动参数的方法

针对伪线性参数估计不适用于运动参数估计的问题,提出了一种基于角度测量的飞行目标运动参数实时估计和跟踪算法.该算法对角度量测方程在当前飞行目标运动参数估计值附近进行泰勒级数展开,得到飞行目标此刻的运动参数估计值与角度测量值之间的线性关系.在此基础上,利用最大似然估计法对参数估计值和估计误差协方差矩阵进行实时更新,并将更新值带入目标运动状态方程来估计下一时刻飞行目标的参数值和协方差,从而实现了飞行目标运动参数的迭代估计.仿真实验表明,所提算法可实现空中飞行目标的实时定位,且无需存储大量的历史数据,与伪线性参数估计算法相比,计算效率可提高50%.     

改进Canny的核磁共振图像伪影校正算法

核磁共振图像伪影校正是当前图像处理领域的研究重点,为了有效消除核磁共振图像中的伪影,提高医学图像质量,该文提出一种基于改进Canny的核磁共振图像伪影校正算法。首先对当前核磁共振图像伪影校正的研究现状进行分析、指出存在的不足,然后采用Canny算法对伪影边缘进行检测和识别,并采用双边滤波代替高斯滤波消除核磁共振图像中的噪声、增强核磁共振图像中的伪影信息,采用Otsu法选定图像分割的最优阈值,最后采用B样条法校正异常投影数据,并采用仿真实验对算法性能进行分析。结果证明,该文算法有效抑制了核磁共振图像中的伪影,视觉效果和客观结果均要优于其它伪影校正算法,更加有利于核磁共振图像的后续处理。     

纵向数据部分线性模型的基于高斯伪似然的高效估计

在纵向数据部分线性模型中,基于高斯伪似然构造相关阵的相合正定估计,进而得到回归参数的高效估计,给出了估计的算法及基于高斯伪似然的相关阵模型的选择准则.模拟表明,基于高斯伪似然方法得到的参数估计是高效的.     

基于CUDA的运动估计算法研究

运动估计是H.264视频编码器中复杂度最高、耗时最长的模块.本文介绍了运动估计的基本原理以及全搜索算法FS(Full Search)和钻石搜索法DS(Diamond Search)等经典的运动估计算法,并引入了基于CUDA的运动估计算法:全域消除GEA算法和基于CUDA的并行FS算法,有效地提高了H.264视频编解码速度.     

基于运动矢量可靠性分析的视频全局运动估计

视频全局运动估计通常根据图像的运动矢量场来决定,而前景或背景中不可靠的运动矢量对运动估计的结果影响很大。为了提高估计的准确度,提出了一种基于运动矢量可靠性分析的全局运动估计算法。该算法通过对当前帧的运动矢量场进行可靠性分析,提取图像块的匹配特征并用支持向量机的方法将运动矢量分成可靠与不可靠两类,剔除不可靠的运动矢量,用可靠运动矢量建立全局运动的线性参数模型,通过线性迭代最小二乘法求解估计参数。实验结果表明:该算法相比传统方法能够更好地消除前景或背景中不可靠运动矢量的影响,特别是在采用传统方法误差很大的情况下,该算法的结果仍十分准确。