基于DCPAN的低剂量能谱CT图像去噪方法

能谱式计算机断层扫描(CT)成像技术具备良好的能量分辨率,能够精确地鉴别人体组织成分,从而为后续诊断提供更准确的检测信息．随着辐射剂量的降低,能谱CT图像中噪声水平显著提高,对成像质量产生严重影响,进而降低了组织成分的解析精度．基于卷积神经网络(CNN)的去噪模型虽然可以显著降低图像中的噪声含量,但随着卷积层数的增加,深层神经网络通常会丢失高频信息．为了解决这一问题,并实现在低剂量条件下重建出高质量能谱CT图像,本文提出了一种结合通道注意力机制(CA)和持续自注意力机制(PSA)的密集连接持续注意力网络(DCPAN)．两种注意力机制分别建立特征图像在通道和全局维度的联系以提高网络对图像高频分量的敏感程度,进而抑制高频细节信息的丢失．该模型所采用的密集连接结构通过特征复用的方式可以在前馈传播中保留高频信息,使用复合损失函数来监督网络的训练可以使该模型对边缘特征和组织细节信息更加敏感．实验结果表明,经该模型处理的腹部切片CT图像峰值信噪比、结构相似性指数和特征相似性指数分别达到了38.25 dB、0.993 7和0.973 2以上．相比于目前先进的CT噪声去除方法,该方法具有更好的噪声抑制...     

基于卷积神经网络的能谱CT射束硬化伪影抑制方法

X射线能谱CT探测器可以通过一次扫描,对两个不同的能量区间进行图像重建,由于重建算法基于单色X 射线源的假设,低能量重建图像会存在明显的射束硬化伪影. 为此提出了一种用于校正射束硬化伪影的卷积神经网络结构,使用大规模的体模样本进行训练:利用低能和高能重建图像共同作为网络输入以提取伪影特征,通过最小化输出和无伪影图像之间的均方误差来对低能图像进行校正.在两种不同能谱组合中的测试结果证明了该方法可以在保留物质结构特征的基础上抑制射束硬化伪影,校正后低能图像的峰值信噪比大约提高了20 dB.     

一种基于知觉模拟的全参考图像质量评价方法

为提高客观图像质量评价与主观图像质量评价的一致性,提出一种模拟人类感知图像质量过程中,由生理因素主导的前期过程和由心理因素主导的后期过程的IQA 方法. 人类感知图像信息的过程依赖于人脑的内部生成机制,它主动预测图像中易被感知的简单结构且忽略难以被感知的复杂结构. 此方法利用贝叶斯预测模型将输入图像分为易感知区域和难感知区域,对具有各异感知特征的两区域通过不同特征进行分别评估. 最后采用关于视觉显着性和亮度掩蔽的整体综合策略,对两组评估结果统一进行计算. 基于整体感知的综合策略和基于局部感知的保真度测量在此方法中互为补充.TID2008 等4 个通用评测数据库的实验结果,指出了该方法具有良好的预测精度和稳定性.     

基于扩展有限状态机和断言的总线接口协议测试平台

在SoC设计流程中，传统的仿真验证方法存在可观察及可控制性较差、自动化水平低等缺陷．为此，提出了一种基于扩展有限状态机（EFSM）和断言的SoC接口协议测试平台，该平台是一种自反馈测试平台，它不仅可以自动产生大量符合协议规范的测试激励矢量，而且可以通过对断言统计信息的反馈提供多种偏置选择，从而进一步提高验证的自动化水平．将该平台用于对视频后处理芯片中Wishbone总线接口协议的功能验证当中，验证结果表明，该平台可以缩短仿真验证时间大约55％～65％左右，有效地提高了验证的效率和质量．     

大动态范围CMOS图像传感器像素单元的设计

设计了CMOS图像传感器的像素单元,通过将光电二极管的光电压与参考电压比较,产生控制信号来调节积分时间,可实现随光强自动调节的光电响应,在低照度下实现线性光电响应,高照度下实现对数光电响应．其中参考电压由存储于RAM中的数据通过DAC读出产生．该像素单元采用Chartered 0．35μm工艺设计,仿真结果表明该像素结构可使CMOS图像传感器的动态范围达到126dB．     

高速列并行10位模数转换电路的设计

设计了用于CMOS图像传感器列级信号处理系统的10位模数转换器.该模数转换电路采用两级转换的方式,转换速度较单斜ADC提高了近8倍.设计了电阻阵列式多路斜坡发生器、级联结构比较器、数字纠错和消失调等电路,该ADC在不增加工艺成本的条件下满足了10位精度的要求.电路采用Chartered 0.35μm工艺制造.测试结果表明,该模数转换器的INL±0.5 LSB,DNL±0.5 LSB,信噪比为58.364 7 dB.     

分区域多标准的全参考图像质量评价算法

图像质量评价在图像采集、图像压缩、图像传输等领域有着广泛的应用,一直是图像处理领域的研究热点之一.本文提出了一种模拟人的视觉感知过程中的对不同区域敏感度不同的特点,针对待评图像进行分区域采用不同标准的全参考型图像质量评价算法.该算法首先对图像颜色空间由RGB转换到YIQ,使之更符合人类视觉特性;再对其亮度空间进行数学形态学的膨胀计算预处理,并用边缘检测算子标记出图像中所有的边缘像素点;根据5×5的邻域内是否包含边缘点将图像分为纹理区和平滑区域.针对包含边缘特征的纹理区域的结构参数采用梯度进行描述,参考图像和失真图像在像素点的方差表述像素点失真的敏感性;对于平滑区域的像素点采用对比度作为表征结构信息的变量,并使用基于视觉显著性的综合策略;结合失真和参考图像的视觉显著性矩阵、结构相似性矩阵SCR(x)、色彩饱和度相似性矩阵,可分别得到纹理区和平滑区的图像质量评价分区域结果.取两个分区域结果的均值,可得到最后的全图像质量评价指标SMC-IQA.该算法在CSIQ、TID2008和TID2013等3个通用的图像质量评价数据库上进行了实验.实验结果表明与主流的图像质量评测方法相比较,本文所提出的分区域多标准的全参考图像质量评价算法与主观评价的结果具有更好的一致性,更符合人类视觉系统的特性.     

基于关键特征点提取的图像快速配准方法

常用图像配准拼接算法中,计算复杂度会随运算数据量的增加而急剧增长,基于该特点提出了一种快速的图像配准方法.通过提取关键特征点并进行匹配实现计算数据量的降低,从而加速了图像配准.首先检测待拼接图像中的特征点及特征信息冗余区域,并根据特征点的数量调整冗余区域的大小;去除位于特征冗余区域内的特征点;使用归一化互相关及随机抽样一致性算法对剩余的关键特征点进行粗细两步匹配,求出拼接参数完成图像配准,实现图像拼接.实验结果表明,提出的方法实现了图像配准拼接,并且与改进前相比显著提高了运算速度,以lena图为例,运行时间仅为改进前的30.47%.     

基于非全连接卷积神经网络的无参考图像质量评价方法

针对图像传统质量评价方法难以对人脑评价图像的复杂模型进行模拟的问题,提出了一种基于双路卷积神经网络的深度学习无参考质量评价方法. 该模型通过两路卷积网络的卷积层和池化层来提取图像特征,分别选用不同大小输入以保证每次对图像小范围进行评价,通过输入的卷积网络对周围环境进行参考,最终对图片进行综合评价时,使每幅图像之间都能相互关联. 实验结果表明,该模型在现有无参考图像质量评价方法效果突出,SROCC 值与PLCC 值均在0.95 以上,其质量评价结果与图像库中的人眼主观质量评价结果之间具有较好的一致性.     

面向双能CT成像的医用X射线能谱重构解析方法

现有能谱CT在不同的扫描过程中有效能量窗口通常固定不变,限制了CT成像系统的动态范围.为了提高能谱CT成像精度,提出了一种面向双能CT成像的重构解析医用X射线能谱的方法.利用不同能量的X射线光子在硅半导体中吸收的差异,通过积分不同深度的半导体内的光生电荷并重构解析方程,经一次辐射可以获得同一物体在不同能量组合下的投影信息并用于图像重建.仿真结果表明:图像重建质量受有效能量窗口、待测物质成分及尺寸影响,方法在降低辐射剂量的同时获得了物质在不同能量组合下的成像结果,并可以针对不同物体选择最优能量组合进行成像.