一种基于能量的自适应正交FRIT及其在图像去噪中的应用

研究线奇异特征的高效表示．揭示了“环绕”现象和FRAT系数分布特性的关系，进而在考察按列FRAT重构过程相关特性的基础上，提出一种基于能量的自适应正交有限脊波变换（energy-based adaptiveFRIT，EFRIT）．非线性近似的实验表明该方案相对既有的FRIT及DWT具有更好的能量集中特性，并有效地降低了“环绕”现象的影响．我们进一步对正交FRIT Gauss去噪问题建模，提出了一种基于EFRIT的按列改进闽值．实验结果表明，采用改进阈值EFRIT的重构图像有更高的信噪比改善，视觉效果也更好．     

一种血管内超声图像边缘提取方法

血管内超声（IVUS）图像的冠状动脉血管壁内、外膜边缘提取对冠脉疾病的诊断和治疗有着重要意义。针对实际IVUS图像血液斑点噪声比较严重的情况，提出一种基于超声序列图像斑点噪声抑制和活动轮廓模型（Snake模型）的IVUS图像边缘提取方法。首先采用一种时／空滤波方法对IVUS图像进行降噪预处理，该方法能够有效地抑制IVUS图像的血液斑点噪声；然后基于Snake模型和图像的统计特征自动提取冠脉血管壁内、外膜边缘。实验结果表明，本算法简单，准确性较高，对序列图像处理的可重复性和鲁棒性较强，是一种较好的全局最优化算法。     

基于模型的CT三维医学图像重建仿真

2DShepp-Logan头部模型是CT二维医学图像重建领域普遍采用的经典模型。提出一种思路—以3DShepp-Logan头部模型作为CT三维医学图像重建进行仿真实验和算法性能评价的基本参考模型。首先介绍3DShepp-Logan头部模型的设计以及仿真投影数据的计算,进而描述所设计的CT三维医学图像重建仿真计算过程。数值实验部分给出了基于3DShepp-Logan头部模型的CT三维医学图像重建仿真实例。实验结果表明了该思路的可行性和模型计算的准确性。