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.     

圆轨道XCT图像重建的EM算法研究与实现

X射线CT(XCT)是一门用来获取观测物体断层图像的技术,它广泛地应用于医疗诊断和工业无损检测等领域。但目前常用于CT重建的滤波反投影算法易受噪声和伪影的影响,降低了图像质量,为了抑制图像伪影与噪声,本文应用统计迭代的方法进行XCT重建。我们将最大似然估计(MLE)理论推广到XCT,基于投影数据统计模型,实现了期望最大化(EM)算法在圆轨道XCT中的应用。最后,对计算机模拟数据与X射线扫描实际数据分别进行了实验,实验结果表明该方法有效可行,重建图像清晰准确。     

基于投影的CT图像金属伪影非线性权重校正

为抑制计算机层析造影(CT)系统重建图像中出现的金属伪影,提高图像的质量,采用一种基于金属投影非线性权重衰减的方法进行校正。对原始的投影直接重建,在得到的图像中利用阈值分离出金属区域,并重新对该金属区域进行投影,便得到原始的投影中金属投影的区间。只对该金属投影进行合适的非线性衰减。再用传统的滤波反投影方法重建图像。数值模拟表明,该方法不但能基本消除由射线硬化和射线剧烈衰减而引起的金属伪影,而且能保留金属信息,同时能增强金属区域不同部分之间的对比度,使得重建图像的质量得到很大的提高。该算法计算复杂度较小,实现简单,具有较高的实用价值。     

RL滤波函数的改进对卷积反投影图像重建的影响

在工业无损检测中，利用X射线CT成像的算法——卷积反投影算法对图像进行重建时，滤波函数对图像重建质量影响很大。作者利用多点平均法对RL滤波函数作了改进，发现3点平均法的滤波函数对图像的重建质量有明显的改善。     

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.     

基于多电极电磁流量计的流速场重建

多电极电磁流量计是传统电磁流量计与电磁层析成象技术的结合.利用多电极在多角度下的多个测量值,并应用层析成象技术可得到管道内流速场的重建图像.提出采用基于S-L滤波函数的滤波反投影算法及其简化算法,它可以获得管道内非轴对称流速场的重建图像.图像重建结果表明该算法明显优于简单反投影算法.同时也证明了该算法对轴对称流型的不可区分性.     

基于视觉定位的非确定轨迹CT系统

计算机断层成像(CT)系统需要精确和确定的扫描轨迹来获得高质量的图像。如果机械系统无法实现高精度的扫描轨迹,CT图像的质量将受到影响。该文提出了一种CT系统,通过视觉定位来实现非确定扫描轨迹下的CT成像。其中视觉定位系统通过对待测物体位移和转角的测量来获得实际扫描过程中射线与物体的精确几何关系。针对这种数据条件,提出了一种改进的滤波反投影(FBP)算法,实现非确定轨迹的CT图像重建。该方法将滤波反投影算法的适用范围从标准轨迹扩展到了通用轨迹。模拟数据计算和实验结果验证了该系统的可行性。此方法很大程度上为CT系统的设计提供了便利。     

CT图像分块重建算法

为加快重建速度，节省资源，提出了CT图像分块重建算法，与一般的整幅重建算法不同，该算法通过恰当地分割投影空间、滤波投影空间、图像空间来实现重建的分块运算，最后拼装成整幅图像，它所占用的资源要比对整幅图像重建所需要的少，分块重建算法适用于多机运算、计算机网络分布运算及投影数据量巨大的高分辨率CT图像重建，并发展成一种局部重建技术，能减少对X射线剂量的要求，从而减少X射线对人体的辐射损害，仿真实验表明，CT图像分块重建算法是可行的和令人满意的。     

一种适用于小视野的快速精确重建算法

分析了反投影滤波(BPF)精确重建算法在重建小视野图像重建中存在的速度缓慢问题,提出一种适用于小视野的快速精确重建算法.该算法通过多尺度采样概念重新定义PI平面数据,利用两次不同尺度PI平面数据的插值获得最终结果,避免了原始算法在PI平面的无用计算.实验结果表明,该算法能够在保证重建图像质量的前提下,大大降低PI平面的计算量,从而提高BPF精确重建算法的重建速度,有效地解决了精确重建算法在小视野重建中的无用计算问题,为精确重建算法应用于实际提供了条件.     

基于改进非局部先验的Bayesian低剂量CT投影平滑算法

针对低剂量CT(LDCT)图像质量退化的问题,提出了一种改进的非局部先验模型,并将基于该模型的Bayesian统计算法应用于LDCT投影降噪中.首先将方向性测度引入到传统的非局部先验模型中,构建一种改进的先验模型;同时结合基于加权欧氏距离的距离测度,提高权重系数计算的准确性;然后运用基于该先验模型的Bayesian统计算法对LDCT投影进行平滑降噪;最后依据降噪后投影,利用滤波反投影(FBP)方法进行重建,得到改善的LDCT图像.实验结果表明,与典型的传统LDCT重建算法相比,该算法在抑制噪声、去除伪影的同时,较好地保留了重建图像细节信息.     

基于双Snake模型的颅骨CT图像分割方法及应用

利用活体人颅骨CT图像,通过双snake模型边界分割算法确定CT图像中颅骨的内外边界,并利用多边形近似其边界,随后通过计算内外多边形中相对应的线段间的距离,实现前额骨、顶骨和枕骨在图像中的厚度信息的获取,从而为基于CT图像获取颅骨的厚度信息的应用提供了一种有效手段.在对前额骨、顶骨和枕骨的不同位置的厚度计算结果进行分析...     

采用BWT的多核并行的子串匹配算法

针对P-BWT精确匹配算法存在只支持短串查询并且只能工作在单处理器上的问题,提出了一个多核并行的支持任意查询长度的精确查询算法.改进了P-BWT索引上的查询过程,当一个查询串跨越了多个数据分片时,首先在其匹配的最后一个分片上查询,然后依次在前面分片上进行验证.进一步提出了一个多核并行查询算法来减少搜索和验证过程的迭代次数.实验结果表明,所述算法可以高效并行地完成子串匹配任务.     

基于增广拉格朗日的全变分正则化CT迭代重建算法

采用一种基于增广拉格朗日方法(augmented Lagrangian method)求解全变分正则化(total variation regularization)算法(ALMTVR)来进行CT图像重建.将ALMTVR算法与经典的代数重建算法(algebraic reconstruction technique,ART)进行比较,并采用仿真数据与实际数据进行实验.在实验中,使用ALMTVR算法与ART算法分别进行图像重建,并对重建图像进行对比分析.实验结果表明:所提算法与ART算法相比,显著提高了图像重建的质量与速度,显示了其对图像重建的有效性及在CT成像系统中潜在的应用价值.     

矢/冠状图像重建的随机迭代函数系统算法

为重建高质量的矢 /冠状图像 ,以满足医生在临床诊断与治疗时更加准确地掌握患者组织器官及病灶形态的分布情况 ,采用随机迭代函数系统 (IFS)算法对序列 CT/MRI断层图像进行分形插值计算 ,提出了基于插值曲线型值采样点序列波形局部网格分形维 ,实现对仿射中的垂直尺度因子的估计方法。实验结果表明 ,采用该算法进行插值计算 ,可较好地保留图像的纹理特征 ,获得高分辨率图像。算法占用内存少、计算速度快、精度高 ,可推广应用于一般的灰度图像插值计算。     

基于直线段上下文的红外与可见光图像匹配

成像设备、所用光谱和拍摄时间等因素的差异给红外与可见光图像匹配带来了较大的困难。考虑到边缘直线段在异源图像中的稳定性,提出一种基于线段上下文的红外与可见光图像匹配方法。首先,采用LSD(line segment detector)算法检测出图像中的直线段,接着按照几何约束规则挑选出关键直线段,并计算它们的交点,将交点与Harris角点一起组成图像特征点;通过计算特征点四象限邻域内线段的得分,得到每条线段对特征点的贡献,在此基础上采用圆形阵列的方式,构建基于线段上下文的特征描述子;最后运用双向匹配策略和RANSAC算法实现红外与可见光图像的匹配。实验结果表明,所提方法能够对灰度差异较大的红外与可见光图像实现精确匹配,并且在鲁棒性和时间效率方面都要优于主流异源图像匹配算法。     

高光谱遥感影像分类算法并行处理设计与实现

探讨高光谱遥感影像分类算法处理遥感影像速度。通过光谱角度匹配（SAM）、光谱相关系数匹配（SCM）、信息散度匹配（SIDM）、光谱波形匹配（SWM）进行并行化改造设计,将改造的并行化算法应用到湖北大冶遥感影像数据分类处理中,结果表明并行化算法能够有效完成高光谱遥感影像分类,数据量增大,并行化处理速度加快,数据量为158×382×1092时, SAM 并行处理速度是串行处理速度的25．68倍、SCM 为25．41倍、SIDM 为17．55倍、SWM为23．68倍。并行分类算法处理遥感影像分类速度较串行分类算法处理快。     

基于复杂曲线表示的切比雪夫多项式拟合并行算法

骨科临床造型系统中进行假体再造时，要对CT片上的原始点采用数学逼近法进行优化处理。常用的数学逼近法中切比雪夫多项式拟和法误差较小，对此，提出一种基于复杂曲线表示的切比雪夫多项式拟合并行算法，并采用两种Java方案实现并行程序。实验结果表明，与一般的切比雪夫多项式拟合串行算法相比，基于复杂曲线表示的切比雪夫多项式拟合并行算法保持了较高的计算精度，并获得了显著的加速比。     

CT图像重建的可扩展多DSP并行计算系统结构

为提高大型工业CT的图像重建速度,通过分析卷积反投影算法的特点,提出了一种并行计算方案。设计了一种基于SPMD(单指令集,多数据流)并行处理结构的可扩展的多DSP(数字信号处理器)并行计算系统模型。通过仿真实验,确定了系统设计的重要参数——DSP的数量的选择依据。仿真结果表明,利用这种模型,可以将重建的时间从100 s量级降低到1 s量级。这样就大幅度地提高了CT图像重建的速度,扩大了大型工业CT的运用范围。     

一种改进的B-Snake肝癌图像分割算法

针对肝癌CT图像特点,提出了一种改进的B样条曲线的Snake模型图像分割算法,该算法首先对腹部CT图像进行预处理,获得肝脏癌变部分的初始轮廓,再构造闭合B样条Snake模型,最后使用MMSE最小化外力变形模型以实现图像的准确分割。实验结果表明,该方法对于肝癌CT图像取得了肝脏癌变部分目标的良好分割效果。