基于压缩感知的核磁共振图像重建的Bregman方法

由于一些器官的边界信息在大多数核磁共振图像中都是稀疏的,所以利用压缩感知从数量非常有限的观测数据集合中重构同样的核磁共振图像并且大大减少核磁共振图像的扫描磨损成为可能。然而,为了能够做到这一点,我们必须要解决定义在大量数据集合上的非光滑函数的最小化这一困难问题。为了解决这一问题,我们给出了一个有效算法,它克服以往求解l1问题的计算复杂性,提出β范数近似逼近l1范数的思想,由于β范数具有光滑性,可采用Bregman迭代正则化方法进行求解。数值实验证明,核磁共振图像可以从全部数据的40%抽样中几乎精确重构。     

求解分裂等式不动点问题的迭代算法

近年来,分裂可行性问题已受到人们的广泛关注,并应用于解决许多实际问题,如图像恢复和重构、CT断层扫描和放射疗法计划等。本文针对分裂等式不动点问题的一种迭代算法,改进了步长的选取方式,从而使算法更容易执行。在一定条件下,我们证明了新的迭代算法生成的序列弱收敛于分裂等式不动点问题的解。     

大倍数超分辨率图像重构的通用快速算法

为了解决超分辨率图像重构的计算复杂性随着放大倍数的加大而呈指数规律急剧上升这一问题，文中提出了一个通用的快速超高分辨率图像重构算法．该算法利用各低分辨率图像之间的位移关系将所有低分辨率图像进行分组，然后分别对每个组进行超分辨图像重构，并重复此分组重构过程直至获得预期的分辨率．实验结果表明，该快速算法能够在保持重构效果基本不变的同时，较大地降低超分辨率图像重构的计算复杂性。     

压缩感知在ECT分相含率检测中的应用

该文研究了压缩感知(CS)理论在电容层析成像(ECT)问题中的应用,有效解决了图像重构中的欠定性问题,从而通过图像计算两相流中的截面分相含率。首先,采用时域基作为图像向量的稀疏基,并采用高斯随机对灵敏度矩阵进行重新排序,设计其观测矩阵;然后,将不动点迭代算法FPC应用于凸优化问题的求解,得到重构图像;最后,利用最优阈值算法对重构图像进行灰度处理,由灰度图像进行分相含率的计算。在仿真实验阶段建立ECT传感器模型,对3种典型两相流流型进行重构,并与经典的LBP,Landweber算法综合3种重构效果评价指标进行比较。仿真结果表明:基于CS的ECT重构算法在只有少量测量数据的情况下也能精确地重构图像,且成像质量远高于LBP算法,并优于Landweber迭代算法,成像速度也大幅提升,有效提高了分相含率检测的准确性。     

拟非扩张映像族的不动点的迭代逼近

近年来,学者们对映像族的不动点的研究越来越活跃,迭代格式也越来越丰富,但大多都是对非扩张映像族的不动点的迭代法进行的研究,而且有很多算法比较繁琐。为了寻求一种更好的算法来逼近拟非扩张影像族的不动点,在实Hilbert空间中引入一种变形的投影迭代格式,用以逼近2个集合的公共点,这2个集合是拟非扩张映像族的不动点的集合。在适当的条件下,利用混杂投影算法证明了拟非扩张影像族的不动点的强收敛定理,这是构造实Hilbert空间中的拟非扩张映像族的不动点的新的迭代算法。新算法不要求映像的次闭性质,而且比最近的算法简单,最重要的是迭代格式具有一般性。这也是迭代算法主要研究的方向,因此,该算法可以成为以后迭代法研究的参考依据。     

基于低秩和全变差正则化的图像压缩感知重构

为了解决基于低秩正则化的图像压缩感知重构算法不能充分利用图像局部梯度稀疏特性的问题,提出了一种基于低秩与全变差正则化的图像压缩感知重构算法.首先,通过图像块匹配法寻找结构相似的图像块,组成非局部相似块组;其次,联合相似块矩阵低秩与图像梯度稀疏先验组成正则化项,结合传统的压缩感知模型形成新模型;最后,采用交替方向乘子法实现图像的重构.测试图像为自然灰度图像,为了验证算法的有效性,从主观视觉和峰值信噪比两方面进行对比.试验结果表明,和基于低秩正则化的图像压缩感知算法相比,该算法在准确描述图像非局部自相似性结构特征的前提下提高了重构质量,重构的图像在峰值信噪比上平均提升1 d B.     

基于模糊区域的MRI大脑结构分割算法

提出了一种从核磁共振图像中自动分割大脑结构的方法。根据大脑解剖学知识构造了灰度信息、相对距离信息和相对方向信息等模型，并组合成一个模糊专家系统。为了提高分割结果的精确性，各模型信息被模糊化并经过数据融合以得到高的分割精度，对多组大脑核磁共振图像进行分割的实验结果证明了该算法具有良好的分割效果。     

基于超分辨率重构的航天器位置姿态测量方法

航天器间相对位置和姿态的确定是实现航天器编队飞行的重要基础.为了解决航天器相对位置姿态的远距离测量精度问题,该文提出了基于超分辨率重构技术的测量方法.介绍了由单帧图像求解相对位置姿态的测量原理,研究了图像传感器退化成像模型和基于该模型下的图像配准算法,给出了超分辨率图像重构算法及其算法流程.利用地面试验原型系统的实际测量数据对算法进行了验证,试验结果表明该方法大大提高了高精度测量距离的范围,有效解决了航天器间相对位置姿态的远距离测量精度及稳定性问题.     

基于多幅深度图像的三维重构技术

提出基于多幅深度图像的三维重构方法.采用6幅固定视点采样图像,分别代表三维空间中立方体包围盒的6个面;通过对这些二维的采样集合进行三维信号还原,生成一个空间采样样本,可以在视点任意改变的情况下,输出近似的重构图像.该方法由于采样集合固定,经过采样集筛选,背景剔除筛选和棱台视锥体裁减后,可以极大减少待变换的样本集合,采用z-buffer算法解决图像折叠问题.当视点在采样点附近任意变换时,可以重构出比较满意的结果,而且该方法与场景复杂度无关.在纯软件模式下在普通PC机上达到20帧/s的速度,在通过硬件加速情况下可以达到30帧/s.     

改进Canny的核磁共振图像伪影校正算法

核磁共振图像伪影校正是当前图像处理领域的研究重点,为了有效消除核磁共振图像中的伪影,提高医学图像质量,该文提出一种基于改进Canny的核磁共振图像伪影校正算法。首先对当前核磁共振图像伪影校正的研究现状进行分析、指出存在的不足,然后采用Canny算法对伪影边缘进行检测和识别,并采用双边滤波代替高斯滤波消除核磁共振图像中的噪声、增强核磁共振图像中的伪影信息,采用Otsu法选定图像分割的最优阈值,最后采用B样条法校正异常投影数据,并采用仿真实验对算法性能进行分析。结果证明,该文算法有效抑制了核磁共振图像中的伪影,视觉效果和客观结果均要优于其它伪影校正算法,更加有利于核磁共振图像的后续处理。     

基于主元分析和压缩感知的人脸识别算法

针对压缩感知理论中的核心问题,即如何通过有限的测量值以较高的重建率重构稀疏信号,提出了基于主元分析和压缩感知的人脸识别方法（PSL0）.该算法利用双向二维主成分分析提取图像行列2个方向的特征并进行降维,建立反映人脸特征投影矩阵,作为压缩感知算法的超完备基,将每一幅待识别图像的特征向量作为测量值,用基于平滑l0范数快速稀疏表示（SL0）算法求解l0范数最小化问题,寻求图像在该超完备基上的稀疏表示,以得到一组最优稀疏系数重构各类图像,求取测试图像与各类重构图像的最小残差进行分类识别.实验结果表明,该算法在同类算法中获得了较高的人脸识别率及较好的重建效果.     

Identifying natural images from human brain activity

A challenging goal in neuroscience is to be able to read out, or decode, mental content from brain activity. Recent functional magnetic resonance imaging (fMRI) studies have decoded orientation, position and object category from activity in visual cortex. However, these studies typically used relatively simple stimuli (for example, gratings) or images drawn from fixed categories (for example, faces, houses), and decoding was based on previous measurements of brain activity evoked by those same stimuli or categories. To overcome these limitations, here we develop a decoding method based on quantitative receptive-field models that characterize the relationship between visual stimuli and fMRI activity in early visual areas. These models describe the tuning of individual voxels for space, orientation and spatial frequency, and are estimated directly from responses evoked by natural images. We show that these receptive-field models make it possible to identify, from a large set of completely novel natural images, which specific image was seen by an observer. Identification is not a mere consequence of the retinotopic organization of visual areas; simpler receptive-field models that describe only spatial tuning yield much poorer identification performance. Our results suggest that it may soon be possible to reconstruct a picture of a person's visual experience from measurements of brain activity alone.     

一种非刚性医学图像的点配准方法

提出了一种具有鲁棒性的进行非刚性医学图像点配准的新方法。为了更好地处理点配准中的冗余点问题，对冗余点进行了建模，在此基础上对点配准能量函数进行了改进。使用确定性退火优化算法对改进后的能量函数进行最优化从而得到配准的非刚性变换，避免了优化过程中出现的局部极小值解。该方法能有效地处理冗余点。抗噪声能力较强，可以很快地配准带有噪声且有冗余点的非刚性医学图像。使用薄板样条对三维腹部医学图像进行全局弹性配准，实验结果显示配准的精度可以达到亚像素精度。     

MRIgHIFU治疗的热损伤阈值研究

研究基于磁共振T-Map的等效热剂量积分法监控高强度聚焦超声治疗的可行性.并筛选出高强度聚焦超声损伤组织的热剂量阈值.运用磁共振导航高强度聚焦超声治疗系统,使用1 MHz、焦距为150 mm、直径150 mm的聚焦超声换能器,用不同辐照声功率和辐照时间定点辐照深度为20 mm的新鲜离体牛肝脏,辐照过程中用磁共振的测温序列采集各体素随时间变化的温度值并计算各体素的Eq43值,比较计算结果与发生凝固性坏死的Eq43参考阈值,判断该体素是否发生坏死,得到发生凝固性坏死的热剂量区域轮廓和面积.辐照结束后沿凝固性坏死最大面剖开牛肝组织,测量凝固性坏死的面积.选择不同的Eq43参考阈值,并将热剂量计算得到的坏死面积与实际坏死面积进行比较.筛选出离体牛肝组织发生凝固性坏死的最佳热剂量参考阈值.结果表明,基于磁共振T-Map的等效热剂量积分法得到的凝固性坏死的面积值能很好地反应实际发生凝固性坏死的情况,当Eq43参考阈值选为31.2 min时,各辐照声功率和辐照时间下两者大小均无统计学差异.热剂量法为HIFU治疗提供了一种新的判断凝固性坏死发生的方法,这种方法可以实时地反馈控制超声辐照剂量,提高了治疗的安全性和有效性.     

基于多期MR影像的肾脏自动定位与分割方法

肾脏自动定位和分割是肾脏功能分析流程中的重要一步,针对此提出了一种基于多期MR影像的肾脏自动定位及分割方法,即利用肾脏在多期MR扫描影像中表现出的特性,通过三维配准减影及最大密度投影方法,得到数据体在x,y,z方向的投影图像,并利用最大密度分布曲线的特性,得到肾脏区域的三维定位;在定位区域内利用水平集方法对实质期影像进行肾脏提取,然后将分割结果映射到其余多期影像上.实验结果表明,该方法得到的肾脏定位结果准确,且在定位区域内完成的肾脏分割执行效率高,分割结果较好.     

基于表面与基于体素的医学图像三维重建方法研究

医学图像的三维重建有基于表面的重建和基于体素的重建两种方法。本文分别使用这两种方法对同一组头部CT图象进行了三维重建，并成功得到了三维重建的结果。文章最后对两种结果进行了比较和分析。     

全局重建和位置块残差补偿的人脸图像超分辨率算法

针对传统基于学习的人脸图像超分辨率算法存在高频细节信息损失过多问题,提出一种全局重建和位置块残差补偿相结合的人脸图像超分辨率新算法.首先利用高、低分辨率训练集所有样本,使用基于权值学习的全局重建算法得到初步的人脸图像,再结合图像模糊和下采样过程,产生高、低分辨率残差图像训练集,最后使用基于位置块的残差补偿算法,对初步的人脸图像进行高频细节补偿得到最终结果.对比实验结果表明,相比同类基于学习的人脸图像超分辨率算法,在将人脸图像分辨率提高4×4倍的情况下,新算法的平均峰值信噪比可提高0.65～3.55dB,可以更好地重建出局部高频细节信息.     

Audio Retrieval Based on Manifold Ranking and Relevance Feedback

An audio information retrieval model based on Manifold Ranking(MR) is proposed, and ranking results are improved using a Relevance Feedback(RF) algorithm. Timbre components are employed as the model's main feature. To compute timbre similarity, extracting the spectrum features for each frame is necessary; the large set of frames is clustered using a Gaussian Mixture Model(GMM) and expectation maximization. The typical spectra frame from GMM is drawn as data points, and MR assigns each data point a relative ranking score, which is treated as a distance instead of as traditional similarity metrics based on pair-wise distance. Furthermore, the MR algorithm can be easily generalized by adding positive and negative examples from the RF algorithm and improves the final result. Experimental results show that the proposed approach effectively improves the ranking capabilities of existing distance functions.     

Imaging mechanical shear waves induced by piezoelectric ceramics in magnetic resonance elastography

MRI is a noninvasive medical imaging modality for stimulating the development of medical diagnosis tech-nology. Scientists and engineers are now trying to extend the use of traditional MRI scanner to a wider field. The magnetic resonance elastography (MRE…     

Merrill不动点算法的实施和应用的两个结果

以欧氏空间中集值映射的Ｋａｋｕｔａｎｉ 不动点的计算为背景，Ｍｅｒｒｉｌｌ 提出了一个重 复开始算法。本文论述了Ｍｅｒｒｉｌｌ重复开始算法在ＩＢＭ－ＰＣ 机上的实现及其在求解不 可微数学规划和非线性方程组中的应用。欲值结果表明算法的效果良好。