基于乘型ART算法的快速图像重建技术研究

为了利用迭代算法快速实现不完全投影数据下的图像重建,介绍了乘型ART(A lgebraic Reconstruction Techniques)迭代算法的快速实现,利用投影矩阵是一个极大的超稀疏矩阵的性质,对迭代矩阵计算方法进行简化,并对其存储结构和检索方法进行优化设计,使迭速度得到了大大提高.在不完全投影的情况下,该迭代算法具有一定的优势.同时针对迭代模型不足导致的重建伪影提出了校正方法,取得了理想的效果.     

正n边形对称群的结构

在探讨平面上有限图形的对称性问题时,按特殊到一般的思路利用对称群来描述正n边形的对称性。     

基于Hilbert变换的CT圆轨道超短扫描重建算法

为了加快工业CT系统的扫描速度,减小数据量,针对扇形束超短扫描问题,提出了一种带参数的基于Hilbert变换的感兴趣区域重建算法,并且在分析扇形束扫描的数据冗余基础上设计了一种适用于超短扫描的窗函数。利用Shepp-Logan头模型通过计算机模拟实验,给出了该算法和标准卷积反投影算法、F.Noo和H.Kudo算法的对比结果。实验结果表明,该方法能够准确地实现物体感兴趣区重建,并在噪声抑制能力上优于其他3种算法,因此在工业CT中具有重要的工程意义。     

变系数Gordoa-Pickering方程的容许变换与对称群

研究了包含6个任意函数的变系数Gordoa-Pickering方程的容许变换,这些变换保持方程的形式不变但可能改变方程中的系数.基于容许变换,给出了2种情况下变系数方程的李点对称群及相应的对称约化和群不变解.     

对称群S6的一个新刻画

利用电子计算机计算，获得了对称群Ｓ６的下列重要性质；１）Ｓ６共有７５个２阶子群，可分为３个共轭类；２）Ｓ６有４０个３阶子群，可分为２个共轭类；３）Ｓ６有２５５个４阶子群，可分为７个共轭类。     

非紧致一秩对称空间Cartan运动群上的Radon变换

本文研究与非紧致一秩Ｒｉｅｍａｎｎ对称空间相应的Ｃａｒｔａｎ运动群上的Ｒａｄｏｎ变换，用Ｗｅｙｌ分式积分求出了这种变换的逆，并用这种逆Ｒａｄｏｎ变换导出Ｆｏｕｒｉｅｒ代数中元素的局部正则性，最后证明了任一则Ｋ－轨道不是Ｆｏｕｒｉｅｒ代数的谱综合集。     

基于Ostrowski不等式的有限Hilbert变换在CT重建算法中的应用

研究了一种由Ostrowski不等式推导出的有限Hilbert变换近似公式在CT重建算法中的应用.通过两个解析函数验证了这一有限Hilbert变换近似公式的计算精度,并将其应用到基于弦线的背投影滤波锥束CT重建算法中.结果表明这一近似公式计算精度和效率较高,这一算法可在基于弦线的背投影滤波CT重建算法得到应用.     

对称群S5的特征性质

通过计算机计算,作获得了Ｓ５的下列重要特征性质;（１）Ｓ５的子群的阶是：１,２,３,４,５,６,８,１０,１２,２０,２４,６０,１２０;（２）Ｓ５共有１５６个子群,每个子群的构造已清楚;（３）Ｓ５有１９个共轭子群类;一个非平凡正规子群：（４）Ｓ５中各阶子群的个数,各共轭类型中所含子群的个数均已清楚。     

基于径向对称变换的实时指尖检测算法

对于很多基于视觉的徒手人机交互系统,指尖的检测是其中的关键环节.为此提出了一种新颖简单但高效的方法来实现不同背景下的指尖检测,该算法不需要进行任何前景分割来辅助定位.针对指尖自身的形状所具有的径向对称性质,采用改进的径向对称变换算法先检测出指尖的候选点,然后通过肤色判别操作来帮助实现指尖的准确定位.实验结果表明,本文算法在不同的实际背景下都具有很好的检测效果,对光照的鲁棒性也较高,并且能够达到实时.     

正多边形对称群的性质

利用M.Chasles定理研究了正多边形对称群元素的类型,并对这种群中任意两个变换的乘积进行了讨论,由此解决了正多边形对称群的结构问题,即正n边形对称群由其中任意一个反射变换和任意一个阶为n的旋转变换生成.     

单光子发射断层成像的奇异值分解重建算法

为了抑制单光子发射断层成像(SPECT)中噪声的影响,提高重建图像的质量和定量精度,应用奇异值分解(SVD)方法进行图像重建。对人体胸腔模型进行Monte-Carlo模拟计算,生成三维SPECT系统传输矩阵和模拟投影图像,求解系统传输矩阵的广义逆矩阵。在有噪声情况下,存在最佳保留奇异值数目,使重建图像质量达到最优。最佳保留奇异值数目的不同体现了噪声的差异。与常规重建方法进行比较,SVD重建算法具有更好的噪声抑制和重建图像质量,是一种值得关注的SPECT图像重建算法。     

基于滤波反投影的二值图像边缘检测新方法

利用基于滤波反投影（FBP）的CT图像重建算法中出现的“杯状效应”,对重建得到的CT值中的最小负值设置阈值因子来调整图像的整体归一化结果,从而得到一种新的边缘检测方法;同时给出一种改进的距离准则,以便针对不同的图像选择最优的阈值因子使得边缘检测的效果达到最佳。     

基于共轭对称列率复数哈达玛变换的水印算法

为了提高水印的鲁棒性和计算效率,提出了一种基于共轭对称列率复数哈达玛变换的图像水印算法.该算法首先对载体图像分块并进行筛选,找到适合嵌入水印的块;在嵌入之前,根据方差将这些块分成纹理简单和纹理复杂2类,不同类的块使用不同的量化步长,以此来增强水印的鲁棒性;然后,利用量化的方法将经过置乱和扩频的二值水印嵌入到上述块的系数...     

基于小波框架的有限角度CT重建算法

针对有限角度CT重建问题,结合压缩传感相关理论,提出了基于小波框架的有限角度CT迭代重建算法．该算法利用小波框架的冗余性及框架系数稀疏性原理,首先建立了小波框架图像重建模型,通过共轭梯度法求解投影方程,得到重建图像,然后通过分裂Bregman迭代法对重建图像的小波框架系数进行阈值收缩,减小图像L1范数,提高重建精度．实验结果表明在有限的投影数据下该算法重建出的图像内部结构边缘清晰,对比度高,重建误差低,对噪声有一定的抑制作用．     

基于IBP的天气雷达超分辨率重建算法

雷达基数据分辨率不够会导致灾害性天气系统预报、跟踪的准确率低.为了提高基数据的分辨率,将迭代反投影算法应用于雷达回波超分辨率重建中,并对算法进行了改进.该方法基于对天气雷达回波使用滑动窗的重建模型,并引入时间相关性约束,由低分辨率回波重建出高分辨率回波.基于天气雷达提供的实例反射率回波,给出其超分辨率重建后的结果,并对其重建效果进行估计和比较.实验表明该方法在定量估计和视觉评价上都具有良好的高分辨率重建效果.     

单光子发射断层成像散射解析模型的快速算法

为校正单光子发射断层成像(SPECT)中Compton散射的影响,对投影过程进行了解析建模计算。对相机参数进行预计算形成查找表,结合初始放射源活度和散射媒质分布计算得到投影中的原发光子和一次散射光子分布。用数论方法计算查找表中的高维数值积分,使计算速度提高。分别用解析建模方法和Monte-Carlo程序对均匀模型和胸腔模型进行投影计算,比较其相对误差、归一化方差和计算时间。结果表明:解析建模方法的精度与Monte-Carlo方法相当,而计算速度快8倍,可以满足临床需求。     

计算机层析技术重构算法在大气遥感监测中应用的研究进展

遥感监测是当前大气环境监测中的一项重要手段,该技术与计算机层析技术（CT）相结合,可以对污染源浓度分布进行远距离实时自动监测。本文综述了CT重构算法在大气遥感监测中的研究进展,这些研究成果充分表明,CT与遥感技术联用,对监测工业泄露的有害气体分布情况、观测城市上空气体污染物的分布等大气监测领域具有广泛的应用前景。     

基于Kalman滤波的电容成像图像重建算法

在电容成像(E lectrica l C apac itance T om ography,ECT)中,为充分利用多次量测信息以提高电容成像图像重建质量,提出一种基于K a lm an滤波的电容成像图像重建算法。该算法重点考虑了测量噪声的影响,利用对流型一系列多次测量中获得的新息不断进行最优加权以获得重建图像的最小方差估计。针对3种典型介电常数分布进行了仿真,结果表明K a lm an滤波应用于ECT图像重建的可行性和有效性。提出了提高该算法运算速度的方案,分析和仿真结果表明通过预先计算最优滤波增益,并寻找合适的迭代次数,算法可快速地获得满意的图像重建结果。     

基于粒子群优化算法的电阻抗图像重建

电阻抗成像的实际应用具有许多优越性,但电阻抗图像重建是一个严重病态的非线性逆问题。目前电阻抗成像的静态算法大多采用Newton-Raphson类算法,这类算法需要计算Jacobian矩阵、使用正则化技术等,算法复杂且稳定性较差。针对该问题,采用了一种新的求解逆问题的方法:粒子群优化算法(PSO)。PSO是一种基于种群搜索策略的自适应随机算法,具有算法简单、调节参数少、收敛速度快、易于实现等特点。给出了电阻抗成像的建模模型,并对粒子群优化算法做了适当的改进以适应电阻抗问题的求解。与牛顿类算法相比,它可以省去繁复的雅可比矩阵计算过程,而采用自适应搜索来求取最优解。仿真结果表明,应用PSO进行图像重构时,能够对突变区域进行准确的定位,图像分辨率较高。     

工程图学斜轴测投影矩阵变换算法

用矩阵变换算法研究了轴测投影的图形问题学,探讨了错切变换的有效性和多样性,通过改变变换矩阵中的参数值和错切变换的矩阵变换组合方式,生成不同轴间角和轴向伸缩系数的斜轴测投影图.发现错切变换结果是多种多样的,可以生成满足不同工程需要的斜轴测投影图,为教学和编程提供了一种有效的制图方法.