基于SIDWT和迭代自一致性的快速并行成像重建方法

为提高并行磁共振成像的重建速度，基于平移不变离散小波变换(SIDWT)和迭代自一致性并行成像重建(SPIRiT)模型，提出一种高效的重建方法fSIDWT-SPIRiT.该方法针对含有数据一致项、校正一致项和L1范数正则项的复杂优化问题，首先将数据一致项和校正一致项进行合并处理，之后利用快速投影迭代软阈值算法进行求解以实现快速并行磁共振成像重建.最后，在不同人体器官的数据集上进行测试.仿真实验结果表明：与其他方法相比，该方法能够在保证图像重建质量的同时，具有更快的收敛速度.     

并行磁共振成像SMASH算法的C++语言实现

对并行磁共振成像的k空间域SMASH算法进行了研究,提出了具体的工程实现方法.用C++语言创建了SMASH算法类,该类实现了5种功能:读入k空间数据,计算线圈灵敏度,求解谐波系数,拟合生成未采集的k空间数据,然后用逆傅立叶变换重建得到图像.对原始数据的重建结果表明:该算法类可以成功重建图像,为并行MRI图像重建算法在工程实现中提供了重要参考.     

基于非局部全变差和部分支撑已知的CS-MR图像重建方法

提出一种基于压缩感知(CS)的磁共振(MR)图像重建方法.利用参考图像和目标图像结构的相似性,提取参考图像在小波域中L个大系数的索引集作为目标图像的已知支撑集,约束已知支撑集补集中小波系数的l₁范数.此外,采用非局部全变差(NLTV)作为规整化项构造目标函数,通过快速合成分离算法(FCSA)重建目标图像.仿真结果证明,该方法能有效保留图像的边缘和细节信息,抑制噪声干扰,在相同采样数据量下,重建性能优于经典CS-MRI和其他同类方法.      

基于e~0范数优化算法的图像重建

为了解决稀疏信号的重建问题提出了光滑e0范数优化算法,它与最小1范数优化算法等图像重建的方法相比有很大的不同,着重实验了这种信号重建算法中重要参数的选择,并利用手写体数字图像库为试验样本做了一维信号重建和二维图像重建实验.实验结果证明了基于e0范数优化算法在图像重建时间和重建精度上的优越性,此为后续的图像工程研究奠定了基础.     

一种用于射电天文图像重建的自适应尺度算法

为了解决在成像过程中反卷积点扩展函数所带来的模糊效应，提出一种新的图像重建算法.新算法利用高斯函数分解模型，能够有效解决基于Delta函数分解模型所引起的问题，并在重建延展源和致密源方面具备更好的效果.通过VLA模拟观测数据对算法进行测试，并与现有的2类图像重建算法进行比较，结果表明，新算法能够有效平衡现有的反卷积算法的计算复杂度和性能问题，能对图像进行更加精确建模，具有更好的图像重建性能.     

电阻抗成像正则化参数的优化方法

为改善电阻抗成像逆问题的不适定性,通常采用Tikhonov正则化算法来求得适当的解。正则化参数对重建图像的质量和计算速度影响较大。笔者提出了一种基于残差范数和解范数乘积的优化方法(PRS)求取电阻抗成像的正则化参数。为验证该方法的有效性,笔者针对不同的目标大小、目标位置、目标电导率、目标数目以及不同程度的噪声分别进行了重建图像的仿真实验和水槽实验。结果表明：这种优化方法可以快速找到相对最优的正则化参数,且具有良好的抗噪性能。与传统的L曲线方法相比,提高了图像重建质量。     

基于快速分裂Bregman迭代的全变差正则化SENSE磁共振图像重建

在并行磁共振成像中,由于敏感度编码(SENSE)重建过程的病态性,当加速因子增大时,其重建图像的信噪比将会明显降低.通过深入分析全变差(TV)正则化的SENSE重建模型,引入一种高效快速的分裂Bregman迭代算法来得到优化解,进而有效改善图像重建效果.分别对磁共振的体模数据和大脑数据进行仿真实验研究.结果表明,与传统TV正则化SENSE重建相比,此算法不但迭代次数少、收敛速度快,而且能够有效消除混叠伪影,提高图像信噪比并减小归一化均方误差.     

基于洛伦兹范数的MWC快速重构算法

针对现有调制宽带转换器(MWC)压缩采样信号重构算法对联合稀疏结构的限制及其受滤波器非理想因素影响的问题,提出了一种基于洛伦兹范数的MWC快速重构算法.该算法采用洛伦兹范数来拟合误差项,设计了冲击噪声背景下的稀疏优化目标函数,可有效削弱异值点对重构结果的影响;同时进一步将零范数优化问题转化为矩阵平滑零范数的函数极值求解问题,并利用固定步长共轭梯度算法进行并行重构,以提高算法收敛速度和运行效率.仿真结果表明:与现有重构算法相比,在受滤波器过渡带等非理想因素影响下,所提算法可以提高稀疏信号的重构成功率,同时在重构速度方面具有较好的性能.     

基于快速分裂Bregman迭代的全变差正则化SENSE磁共振图像重建

在并行磁共振成像中，由于敏感度编码(SENSE)重建过程的病态性，当加速因子增大时，其重建图像的信噪比将会明显降低.通过深入分析全变差(TV)正则化的SENSE重建模型，引入一种高效快速的分裂Bregman迭代算法来得到优化解，进而有效改善图像重建效果.分别对磁共振的体模数据和大脑数据进行仿真实验研究.结果表明，与传统TV正则化SENSE重建相比，此算法不但迭代次数少、收敛速度快，而且能够有效消除混叠伪影，提高图像信噪比并减小归一化均方误差.     

基于近似梯度下降法的?q范数约束的压缩鬼成像

由于鬼成像在图像重构领域的优异表现,因此一直是研究的热点之一。近年来,有学者也将鬼成像与压缩感知理论相结合,提出了压缩鬼成像技术。为了以最少的测量值获得最优的重建效果,学者们提出了很多图像重构算法,其中应用最为广泛的是基于?₁范数或核范数的重构算法,因其凸性和光滑性在很多领域都有很好应用效果。非凸的?_q(0q约束实现重建所需要的测量值更少,并且相较于?₁约束,?_q范数的限制等距性条件更为宽松。为此,利用?_q范数约束来进行压缩鬼成像,并介绍了?_q范数的近似点算子和近似梯度下降算法,通过实验验证该算法对进行压缩鬼成像的可行性,对比分析各种不同算法在不同类型的图像之间的重建效果。     

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。     

环形移位悬浮存储器体系并行CT图象重建系统

针对三维计算机层面成象（ＣＴ）图象重建所必须的巨大运算量，提出了一种采用多处 理器并行处理技术实现三维ＣＴ高速图象重建的技术方案：“环形移位悬浮存储器”体系并行 结构，并分析了三维ＣＴ图象重建实现并行的原理，“环形移位悬浮存储器”并行处理系统的体 系结构，以及理论结果。     

基于自一致性的磁共振并行成像高效重构算法

磁共振并行成像技术能够显著地减少成像时间,然而高质量的图像重构比较困难.为了提高重构图像的质量,基于自一致性的SPIRiT框架,提出了一种高效的重构算法.该算法针对一个含有数据一致性、校准一致性和联合稀疏性正则项的复杂优化问题,首先将该问题简化成一般性最优化问题;再使用算子分离算法将其分解成一个梯度计算问题和一个可通过软阈值法求解的去噪问题;最后,再使用加速方案对算法进行加速.实验结果表明,当加速因子为8时,采用所提出的新算法的重构图像比采用POCS算法的重构图像的SNR提高约2.4,dB,且重构时间也节约了约30%.对于要求高质量重构图像的场合,所提出的算法能够满足需求.     

基于OpenCL的图像灰度化并行算法研究

随着图像数据量的增加,传统单核处理器或多处理器结构的计算方式已无法满足图像灰度化实时处理需求.该文利用图像处理器(GPU)在异构并行计算的优势,提出了基于开放式计算语言(OpenCL)的图像灰度化并行算法.通过分析加权平均图像灰度化数据处理的并行性,对任务进行了层次化分解,设计了2级并行的并行算法并映射到“CPU+GPU”异构计算平台上.实验结果显示:图像灰度化并行算法在OpenCL架构下NVIDIA GPU计算平台上相比串行算法、多核CPU并行算法和CUDA并行算法的性能分别获得了27.04倍、4.96倍和1.21倍的加速比.该文提出的并行优化方法的有效性和性能可移植性得到了验证.     

Iterative Reconstruction for Transmission Tomography on GPU Using Nvidia CUDA

The iterative reconstruction algorithms for X-ray CT image reconstruction suffer from their high computational cost.Recently Nvidia releases common unified device architecture(CUDA),allowing developers to access to the processing power of Nvidia graphical processing units(GPUs),in order to perform general purpose computations.The use of the GPU,as an alternative computation platform,allows decreasing processing times,for parallel algorithms.This paper aims to demonstrate the feasibility of such an implement...     

基于正则化的SPACE-RIP并行磁共振成像重建算法

采用并行磁共振成像可以提高成像速度和图像分辨率,但这是以牺牲重建图像的信噪比为代价的。为此,该文提出了一种基于正则化的并行磁共振成像重建算法,降低由于阵列线圈的几何相关而造成的信噪比损失。以预扫描图像作为最后重建图像的先验信息,用L曲线方法求解最佳正则化参数。实验表明,该方法能较大限度地减弱噪声对重建结果的影响,当SPACE-RIP并行成像技术的加速因子达到4时,仍可得到高质量的高分辨率重建影像。重建后的图像质量良好,对临床诊断具有较高实用价值。     

并行计算在词袋模型算法中的应用

传统词袋模型已广泛地应用于图像处理领域,并取得较好效果.但在传统词袋模型中,仅考虑了串行计算,使得整个算法流程耗时较长.考虑现有的多核CPU资源,结合共享存储并行编程(OpenMP)并行框架,对词袋模型进行并行优化,并对其性能进行讨论.主要考虑对特征提取、特征聚类和图像直方图生成三个部分进行并行优化.通过对Caltech 100数据库进行实验,结果表明,该方法可以取得接近于CPU核数的加速比,因此减少了词袋模型的构造和图像直方图生成时间,相对于传统词袋方法提高了算法的效率.     

红外海面小目标检测的并行实现技术

提出了红外海面小目标检测的并行实现方案,该方案采用了基于多级滤波的小目标检测方法,能在自行设计的多总线多DSP实时图像处理系统上运。详细讨论了该方案的优化问题,以获得成本最优、并行效率最高的系统并行处理方式。实验结果表明,算法是可行的,并行系统优化的理论分析是正确的。