基于灰度差的PET/CT三维融合算法

不同模态的医学图像经过融合可以提供丰富的诊断信息,进行有效便捷的多模态三维融合方法成为研究的热点。提出了一种基于灰度差的PET/CT三维融合算法。沿视线方向,根据PET和CT数据中采样点灰度值的变化,计算其对成像平面的贡献和融合权重;然后根据融合权重生成该采样点的光学信息,进行光线合成。实验结果表明,本文方法的人机交互简便,PET/CT三维融合后的渲染结果中可疑病灶组织与正常组织有较好的对比度。基于灰度差的PET/CT三维融合算法不需要构建额外的转换函数,能够互补PET/CT数据各自的优势进行三维融合。     

差分进化算法应用于图像恢复

针对传统的图像恢复方法存在的缺陷和不足,提出了一种基于差分进化算法的图像恢复方法。该方法的思路是,利用差分进化算法简单、通用和鲁棒性强等优点提高求解效率,优化图像恢复效果。通过将差分进化算法应用于图像恢复,并把恢复后的图像与使用遗传算法恢复的图像进行对比分析,实验表明了差分进化算法的稳定性、图像的清晰性明显优于遗传算法,基于差分进化的图像恢复具有良好的性能和显著的效果,因此差分进化算法比遗传算法更适用于图像恢复问题。     

融合有限差分及梯度的Bayer-CFA插值方法

为了实现对边缘像素点的高精度插值,融合有限差分、图像梯度、图像相关性提出了一种先插值再修正的Bayer彩色滤波阵列(color filter array,CFA)插值方法Bayer-CFA。首先,把CFA图像中的已知像素点作为离散的网格节点,利用像素点间的空间相关性构造插值函数。然后,结合色彩相关性设计插值G像素的水平、垂直方向的插值算子,并用梯度信息建立两个方向的权重因子,实现G平面插值;再根据G像素点左右的已知R像素点的对称性及色彩相关性构建插值函数,应用色差公式完成R平面插值,并用与R平面插值相同的方法完成B平面插值。最后,对每个插值结果,在以其为中心的3×3邻域内进行梯度修正,采用梯度信息构造8个方向的权重因子,用像素点的空间位置决定加权系数,以消除不规则边缘及纹理引起的插值误差。仿真结果表明:相较于EET算法,Bayer-CFA的彩色图像峰值信噪比提高了0.57 dB,S-CIELAB空间的色差降低了0.23;Bayer-CFA在使用梯度修正后能减少伪彩色,沿边缘方向的插值有效削弱了锯齿现象,能保留图像的边缘纹理细节。     

基于累积矩生成函数多元响应降维子空间估计

结合多元响应降维子空间的矩生成函数估计和累积切片思想,提出了累积矩生成函数估计,并对样本估计量作改进.统计模拟结果表明,累积矩生成函数估计优于矩生成函数估计,改进的累积矩生成函数估计最优.     

差分进化算法研究及其应用

针对一种新兴的进化算法--差分进化算法,介绍了该算法的基本原理、算法流程和控制参数选择, 然后利用差分进化算法求解了多元函数的极值问题.差分进化算法具有随机选取初始值的优点,数值实验结果表明了该方法的正确性和有效性.     

差分演化算法研究综述

差分演化算法（DE）一种基于群体的随机搜索技术,并已被广泛的应用于各种优化领域。为了提高差分演化算法的收敛速度、全局搜索能力以及克服早熟收敛问题,许多学者对差分演化算法进行了改进。本文综述差分演化算法的基本原理、特点、改进及应用,并给出了未来可能的研究方向。     

图像融合研究最新进展

该文首先概述了数据融合的基本概念和应用,概括了现有图像融合的基本原理和进行融合的基本步骤,介绍了三种不同层次的图像融合方法.通过Matlab仿真程序设计,对传统的图像融合方法和现有的融合方法进行了比较和评价,分析了图像融合领域存在的问题,最后提出了基于Contourlet和并行PCNN算法的图像融合方法,并预测了未来的融合研究方向.     

一种基于模糊集和小波变换的图像融合方法

提出了一种基于小波变换和模糊集的图像融合算法 .其基本思想是 :首先对图像进行小波变换 ,获得图像的低频和高频分量 ;随后在融合过程中 ,对低频和高频分量采取不同的融合策略 ,即对低频分量采用平均能量法进行融合 ,对高频成分利用图像的模糊集 ,寻求一个模糊隶属函数作为融合算子进行融合 ;最后再对融合后的图像进行小波反变换 ,重构出融合后的图像 .实验结果证明了方法的有效性 .     

医学CT三维重建

介绍了医学CT三维重建的过程 ,分析了目前所用的关键技术 ,并探讨了今后的发展趋势 ,为医学图像三维重建应用软件的开发打下了理论基础 .     

模转换问题的二维标量有限差分波束传输法

为了使用标量有限差分波束传输法求解耦合的波动方程,使用两套网格分别代表两种耦合场变量(TE模或TM模),建立无条件稳定的隐式差分方程组,精确求得完全模转换的转换长度,针对二维LiNbO3TETM转换器给出算例。     

差商最速下降法及其收敛性

证明了精确线搜索下的差商最速下降法的整体收敛性,提出了非精确线搜索下的有关算法并证明了收敛性。     

基于差分的玫瑰线像素级绘制算法

基于光栅扫描特性的图形绘制中,极坐标表示的曲线由于函数中含有高次三角函数运算,在步长选择和迭代的求取上较困难,为此给出了极坐标曲线玫瑰线的一种有效的像素级绘制算法。该算法利用玫瑰线在直角坐标系中的隐函数形式和曲线各阶差分的递推计算,在玫瑰线的点迭代过程中避免了三角函数运算,只用到整数加减运算,故效率高,生成的曲线在坐标轴方向最大偏差不大于半个像素单位。     

一种高精度的广义差分外推算法

本文对两点边值问题的广义差分法,当试探函数空间为分片二次多项式空间,检验函数空间为分片线性函数空间时,分析了广义差分解的误差结构。使用格林函数,发现检验函数空间会影响广义差分解在节点处的收敛阶,使它不具备象有限元法那样的超收敛性。进一步我们证明,当广义差分解满足差分条件|δ~4u_i|≤ch~4(其中δ~4u_i 表示半步长的四阶中心差分)时它的误差的渐近展开式可表为 gh~3+O(h~4)的形式,从而使用外推算法可将收敛阶提高到 O(h~4)。     

基于MRF模型和EM算法的多源图像融合方法

提出了两种图像融合方法。该方法首先利用EM-MRF算法与模糊分类方法的等价性,将EM-MRF算法引入到图像融合领域。在此基础上,利用统计模型对图像进行非监督分类的模型参数估计转化通过EM算法从不完全数据中估计模型参数的问题,并利用Markov随机场模型建立类别的先验概率、EM迭代算法进行图像分类的方法有较高的分类精度和鲁棒性,导出了基于分布式和集中式多传感器图像融合模型的两种融合方法。最后仿真试验表明,这两种融合方法既可以提高分类精度,又可以加强对噪声的抗干扰能力。     

基于改进 FA 算法与不完全 Beta 函数的图像增强技术

针对传统计算机在复杂图像信息分析以及后期处理不达预期的问题,提出了利用改进原始的萤火虫算法 (FA)在不完全 Beta 函数上动态寻优调整灰度曲线的光电图像增强新策略。 新策略主要从算法角度出发改进传统 FA 算法,针对原有的吸引度容易造成局部最优等问题引入新吸引度公式、针对算法陷入局部震荡添加自扰动和克 服陷入局部最优的迭代检测环节,改进完成的新算法(Firefly Algorithm Growth,FAG)结合非完全 Beta 函数动态寻 找最优值下的图像灰度曲线。 将改进的 FAG 与 FA 新老算法在四种常见基准函数上进行对比实验测试他们的性 能,结果显示改良 FAG 算法在性能上更优;在改良 FAG 结合非完全 Beta 与 FA 结合非完全 Beta 增强同一图像的 实验中加入直方图算法增强图像作为对照组,综合结果显示改进后的新策略更胜一筹。 综合结果显示群智能算法 在结合图像处理手段来达到图像增强的目的上具有很好的应用价值,新策略在低对比度条件下的光电图像实现了 有效的增强。     

基于加权因子的双重延时乘累加波束形成算法

针对超声成像中双重延时乘累加算法不适用于高噪声环境的问题,提出一种基于均值-标准差加权因子的双重延时乘累加算法,即RD-DMAS算法.该加权因子对解决高噪声带来的图像斑点问题具有显著效果,而双重延时乘累加波束形成算法能大幅提高超声成像分辨率,使所提算法能得到高分辨率和高对比度的重建图像.对该算法在点散射目标仿体、囊肿仿...     

三维适形放射治疗计划中的三维可视化系统

在进行三维适形放射治疗之前，需要运用三维医学可视化技术，获取有关病灶区的三维视觉信息（病灶的体积、空间定位、病灶与重要器官间的相对位置等），并确定靶区，以供治疗与方案评估，从而实现精确地计划。本文根据三维适形放射治疗计划的需要，开发了用于三维适形放射治疗计划的三维可视化系统。实验证明，运用该三维可视化系统，可以达到预期目标。     

基于子带加权融合的多尺度Retinex图像增强算法

Retinex模型是人类视觉对亮度和色彩的感知模型,多尺度Retinex算法具有动态范围压缩大、色彩恒常性、色彩保真度高等特点,被广泛运用于低光照图像的增强。提出一种新的图像增强算法,首先用混合灰度变换函数替代传统的灰度变换函数,对图像做不同尺度的Retinex变换,并分解重复的频带信息,对各个独立的频带分别进行增强。然后引入图像融合的思想,将不同尺度Retinex图像的每个像素点都赋予不同的权重。最后得到输出图像。实验结果证明,本算法可有效增强图像的对比度,得到的图像清晰度高,色彩恢复好。