一种代数重建中投影系数的快速计算方法

代数重建过程中,投影系数的计算是影响重建速度的主要因素。从射线与网格相交的规律出发,先用一个数组存储投影系数值,再使用一个数组修正,通过两个数组相结合来求解射线穿过网格的投影系数。该算法不仅减少了求解投影系数的计算量,并且抑制了在程序设计时所需的分支结构,使其适合于CUDA并行加速。该算法在重建固体火箭发动机模型中,在保证图像质量不损失的前提下,在CPU端与Siddon算法相比,重建速度提高了10倍多。     

一种通用的X射线锥形束投影生成算法

为了排除投影测量过程中的随机因素，更好地进行重建，提出了一种通用的X射线锥形束投影生成算法。首先将几何模型离散化为三维数组，然后沿着穿过模型的每条射线利用三维性插值法计算线积分，只要将几何形体进行离散化，就可以使用通用的子程序计算投影。这种算法不仅易于扩充，而且能够处理不规则和内部密度不均匀的物体。模拟实验得到了满意的结果。该算法为后续的重建提供了良好的基础。     

联合深度置信网络与邻域回归的超分辨率算法

为了提高重建的质量和速度,提出一种联合深度置信网络与邻域回归的超分辨率算法.一方面,结合字典学习与神经网络表示的联系对传统的深度置信网络进行调整,采用该网络模型实现字典学习,充分利用该模型突出的学习能力,使字典具有更好的特征表达能力,从而提高图像的重建质量.另一方面,在基于字典学习的超分辨率框架中融入邻域回归思想.首先,利用最近邻域算法确定字典原子的最近邻域映射关系;然后以此为基础,结合邻域回归方法,离线计算高、低分辨率投影矩阵;最后在重建过程中将该投影矩阵应用于图像重建.该方法避免了字典学习中的系数求解过程,降低了计算的复杂度,提高了重建的速度.实验表明,算法具有更高的峰值信噪比和结构相似度,同时极大地提高了图像的重建速度.     

基于梯度下降法的双能CT双物质分解算法

基物质分解是双能CT重建的重要步骤,其中双物质分解是常用的分解模型之一,该模型的核心关键是计算分解系数投影.为了更快计算它,提出了基于误差反馈梯度下降的双能CT双物质分解算法和基于Armijo-Goldstein梯度下降的双能CT双物质分解算法.由于计算了梯度下降步长,这两种方法能快速迭代求解基物质分解系数投影.同时他们有效地解决了双能CT重建的非线性问题.仿真实验结果显示,与传统查表匹配法相比,这两种算法稳定收敛,计算速度快,重建精度高,对临床应用有重要的意义.在重建结果精度近似的情况下,基于Armijo-Goldstein梯度下降的算法采用不精确线性搜索步长,因此它的运行速度更快.     

基于半耦合字典的快速图像超分辨率重建算法

为了提高图像超分辨率重建的效率与质量,考虑到高、低分辨率稀疏表示系数的不同,改进了锚定邻域回归算法,并结合半耦合字典学习算法提出了一种快速图像超分辨率重建算法.首先采用半耦合字典学习算法得到高分辨率字典、低分辨率字典及映射矩阵;再采用岭回归算法求解低分辨率稀疏表示系数,并根据高分辨率稀疏表示系数与低分辨率稀疏表示系数之间的映射关系,得到高分辨率稀疏表示系数;然后,根据输入图像块特征寻找字典中与其最相关的字典原子,计算该字典原子所对应的投影矩阵,进行超分辨率重建.仿真结果表明:提出的算法不仅在重建速度上表现更快,重建图像的质量也得到提高,在客观指标和主观效果上均取得更好的效果.     

CT图像分块重建算法

为加快重建速度，节省资源，提出了CT图像分块重建算法，与一般的整幅重建算法不同，该算法通过恰当地分割投影空间、滤波投影空间、图像空间来实现重建的分块运算，最后拼装成整幅图像，它所占用的资源要比对整幅图像重建所需要的少，分块重建算法适用于多机运算、计算机网络分布运算及投影数据量巨大的高分辨率CT图像重建，并发展成一种局部重建技术，能减少对X射线剂量的要求，从而减少X射线对人体的辐射损害，仿真实验表明，CT图像分块重建算法是可行的和令人满意的。     

预处理共轭梯度法在电磁正演中的应用

对于电磁场中的正演数值模拟,不论采取何种方法,最后都演变成求解一个规模庞大的线性方程组;而方程组的解法对数值计算的求解效率及精度起很大的决定作用。利用Pascal矩阵预处理共轭梯度法,克服了复线性方程组中系数矩阵病态特性和加快收敛速度,不但提高了正演计算速度和精度,而且保证了求解的数值稳定性及高效性。经粗细网格不同剖分方式验证,该算法可行有效。     

一种KMP算法中求nextval数组的改进算法

KMP算法是一经典的模式匹配算法,有着广泛的应用.实现该算法的关键是计算模式的next或nextval数组值.本文针对计算nextval数组传统算法难于求解的问题,提出了一种基于next数组来计算其nex-tval数组的改进方法.实验结果表明该方法能有效地提高计算效率,且易于求解.     

一种求解不可压N-S方程的非结构化网格方法

将Date压力修正算法推广到非结构化网格中来处理压力与速度的耦合,用具有二阶精度的迎风最小二乘格式离散对流项,用梯度投影法离散扩散项,得到了一种在非结构化网格上求解N-S方程的同位网格法.它充分利用了单元梯度,避免了利用顶点信息计算交叉扩散通量的麻烦,所有界面速度都采用线性插值,克服了Rhie＆Chow动量插值法的缺点.算例表明,该算法精度较高且健壮稳定,收敛特性也比较好.     

基于OPED的有限角投影数据快速重建算法

针对Radon投影的计算机断层(Computer Tomography,CT)重建问题,提出了一种新的基于单位圆上正交展开法(Orthogonal Polynomial Expansions on the Disk,OPED)的有限角投影数据快速重建算法。该算法通过求解缺失投影与已知数据分别对应的正弦变换数据集之间所满足的线性方程组,得到完备数据正弦变换数据集的近似值,之后运用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)及线性插值算法提高重建速度从而缩短重建时间。分别推导了单、双边投影数据缺失时的快速重建算法并给出了重建结果,实验结果证明,该方法能够有效提高重建效率。     

锥束CT仿真投影快速计算

针对离散体素模型仿真投影数据计算,提出了一种快速并行计算方法。首先从射线的对称性分析了投影数据的并行计算,然后通过Siddon算法来进行射线与体素的求交;结合SIMD技术实现了离散体素模型投影数据的快速并行计算。实验结果表明,在保持投影数据精度的同时,较之Siddon方法能够取得约1.9倍的加速比。     

改进的频繁和高效用项集挖掘算法

提出一种基于局部效用质量值的上界剪枝新方法,引入伪投影技术避免真实地构造物理投影,基于二者提出改进的FHIMA-P算法.在提出的FHIMA-P算法中引入事务合并和投影事务合并技术,提出最终的FHIMA-MP算法,并在mushroom和accident数据集上进行实验.结果表明:FHIMA-P算法的运行时间相比FHIMA-ALL算法缩短,而FHIMA-MP算法则较前两者效率有非常大的提高;在不同参数下,mushroom和accident数据集中大量可合并事务(投影事务)数目也很好地证明了事务(投影事务)合并的有效性.     

基于2D-SOONE算法的MIMO稀疏面阵二维成像

为了解决采用传统的1D-CS算法进行分维处理时丢失耦合信息导致越单元徙动、影响成像质量且运算时间长的问题,研究了接收阵元整行整列稀疏的MIMO面阵结构特性,分析了该稀疏面阵所接收回波信号的二维联合稀疏特性,采用2D-SOONE算法对回波信号进行二维联合重构,算法采用序列一阶负指数取代传统SL0算法的高斯函数,拓至二维并利用梯度投影求解,具有二维联合重构性能的同时提高重构精度。通过实验,仿真了该算法在不同阵列稀疏度、不同信噪比下用于MIMO稀疏面阵的成像效果。仿真结果表明,2D-SOONE抑制了传统的1D-CS算法的越单元徙动问题,减少了运算时间,且成像质量较2D-SL0更优。     

一种适用于双微阵列的语音增强算法研究

考虑到传统单通道语音增强算法对噪声抑制的局限性,本文采用由两个微型麦克风阵列组成的双微阵列,利用该阵列空间结构的时空域特性对含噪语音进行处理,提出了一种适用于双微阵列的语音增强算法。该增强算法是将各通道采集到的带噪语音信号先使用对数最小均方误差(Logarithmic Minimunm Mean Square Error,LogMMSE)提升其信噪比,然后利用频域宽带最小方差无畸变响应(MVDR)通过对目标声源信号的获取,保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰,最后通过一个改进可懂度结合改进最小控制递归平均(Improved Minimum Controlled Recursive Average Algorithm,IMCRA)噪声估计的维纳滤波器来去除噪声残留提升语音质量。仿真实验结果表明,相比传统的单通道语音增强算法,该算法具有良好的噪声抑制性能。     

联合特征值和特征子空间投影的信源数估计

高分辨空间谱估计算法中信源数的准确估计是必要前提.文中结合矩阵重构和特征子空间投影方法,提出一种适用于弹载阵列系统的信源数估计算法.将阵列阵元分成相同的2组,求得这2组阵元接收数据的互协方差矩阵并重构信源数估计矩阵,对重构的矩阵特征分解,联合特征子空间投影和特征值加权的方法构造判决函数来估计信源数.理论分析与仿真结果表明:重构矩阵的信号子空间特征值呈平方倍增大,噪声功率得到抑制;算法有效提高了少量快拍数据和低信噪比条件下信源数估计的正确率.     

一种改进的稀疏表示超分辨率重建算法

针对稀疏表示超分辨率重建算法中稀疏表示系数正则化效果不明显、字典完备性弱以及重建图像存在虚边缘等问题,提出了一种改进的稀疏表示超分辨率重建算法.首先对正则化正交匹配追踪(regularized orthogonal matching pursuit,ROMP)稀疏表示系数求解算法进行了改进,通过引入局部约束加权来提高稀疏表示系数的精度、增强图像的纹理特性;然后,将Huber影响函数用于提取图像的先验特征信息,以增强图像特征、提升高分辨率字典的表示能力;最后,提出了基于学习的迭代反投影方法,提高了图像后处理阶段预测误差的准确性,进一步改善了高分辨率重建图像效果.实验结果表明,该方法在峰值信噪比和视觉效果上都有所提高,重建图像的纹理特性和质量得到了有效增强.     

风、光、燃、储多源互补微电网的日优化运行

为了提高微电网经济运行水平,首先,针对粒子群算法前期容易早熟收敛的问题,提出了一种分段非线性惯性系数调整的方法,在此基础上,将Metropolis接受准则加入粒子群算法中,增加粒子跳出局部最优解的概率。采用改进算法及其相关的3种算法对4个基准函数作优化对比测试,验证了改进算法的有效性和可靠性。然后,以微电网发电成本最低和环境效益最优为目的,考虑了实际微网运行的约束条件,建立了包含有光伏阵列、风力发电机、微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池的多源互补微电网日优化运行数学模型。最后,将改进算法与标准粒子群算法分别用于微网日运行优化模型求解,验证了采用改进算法能够使微网获得更佳的综合效益。     

用于EZW编码图像中的安全隐写算法

提出一种EZW编码图像中的安全隐写算法,该算法以嵌入前后EZW重构小波系数分布的相对熵作为安全指标,采用熵解码变换的方法,将数据比特映射为具有指定分布的0/1比特,并利用量化嵌入机制实现数据的嵌入.所提算法可实现载体和隐写信号一阶统计特性的保持,因此具有一阶的统计安全性.实现结果同时表明,该算法在容量、感知质量和安全性上具有较好的综合性能.     

MIT中灵敏度矩阵的聚类优化

针对灵敏度矩阵的几何差异性问题,提出了一种基于聚类优化的灵敏度矩阵方法.首先,分析了灵敏度矩阵的几何差异性对MIT图像质量的影响;然后,基于几何差异性对灵敏度矩阵的向量进行聚类分组,应用能量函数对分组后的灵敏度向量赋予不同权值,构造一种聚类优化的灵敏度矩阵;最后,应用优化后的灵敏度矩阵,通过线性反投影算法和牛顿-拉夫逊迭代算法进行MIT图像重建.实验结果表明:采用聚类优化的灵敏度矩阵,使线性反投影算法的均方误差降低26%以上,图像相关系数提高10%以上, 使牛顿-拉夫逊迭代算法的均方误差降低5%以上,相关系数提高4%以上,证明了所提方法的有效性.     

具有Friction边界条件的Navier-Stokes方程的两重牛顿校正算法

基于压力投影稳定有限元方法,给出一个求解具有Friction边界条件的Navier-Stokes方程的两重牛顿校正算法．从获得的误差估计可以看出,如果细网格尺度满足h=O（H^4）,那么该两重牛顿校正算法与一重稳定有限元方法具有相同的收敛阶．与有关文献相比,该算法的计算效率更高．