基于压缩感知的MIT图像重建方法

针对目前磁感应成像技术(MIT)的图像重建质量存在精度较低的问题,提出了一种基于压缩感知原MIT图像重建方法.将MIT系统电压数据的采集过程视为压缩感知的线性测量过程,通过对灵敏度矩阵进行补零拓展和行向量随机重组操作重新设计了测量矩阵;采集到的电压向量也用相同的方式处理,作为压缩感知的测量信号.然后利用压缩感知信号重构算法恢复原始信号.最后进行了仿真实验,实验结果表明,利用本方法获得的重建图像误差和相关系数比传统图像重建算法要好.由此可见,这是一种精度较高的MIT图像重建方法.     

用于ECT图像重建的预处理Landweber迭代算法

针对Landweber迭代方法收敛速度慢的问题,采用预处理方法来加快其收敛速度,即减少为计算有效解所需的迭代步数,由求解方程ATAf=ATg变为求解DATAf=DATg,其中D是预处理矩阵.讨论了构建预处理矩阵的一般方法.采用两级预处理策略构建预处理矩阵,将大的奇异值聚合并与小的奇异值分隔开来,而不是将所有的奇异值聚合在一点上,避免信号与噪声混合.使用仿真数据对预处理Landweber方法的收敛速度以及重建图像质量进行了评价.实验表明,预处理投影Landweber迭代方法同未经预处理的Landweber相比只需很少的迭代步数就可以获得比较满意的重建结果,为电容层析成像技术在线进行定量的图像重建...     

连接门限阈值法在肝脏CT图像分割上的应用

讨论了区域生长算法的基本原理,并采用其中经典的连接门限阈值(Connected Threshold)算法,通过VC编程对肝脏CT图像进行了分割,提取了其中的肝脏组织轮廓.实验结果表明,该算法能较好的分割出肝脏组织轮廓.文中也对该算法存在的问题进行了分析讨论.     

阈值分割算法在图像处理中的应用

图像分割就是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则对图像进行分类,把图像空间分成若干个某些具有一致性属性的不重叠区域。本文在介绍了阈值分割三种算法的基础上,通过matlab仿真实验结果分析比较了三种算法的优劣性。     

同步迭代图像重建技术在电容层析成像系统中的应用

在电容层析成像 (ECT)系统中 ,为克服电容测量值数目有限以及管道内敏感场分布的“软场效应”,引入了一种同步迭代图像重建技术 (SIRT)。针对收敛速度和重建后图像的模糊效应 ,对 SIRT算法进行了改进。改进后的 SIRT算法使重建图像的速度和质量都有了明显的提高。对八电极ECT系统进行的仿真和静态实验结果表明 ,这种算法可望满足用于在线工业过程电容层析成像系统成像的要求。     

Gaussian窗函数在电容成像图像重建中的应用

为降低敏感场矩阵的小奇异值给电容成像(electri-cal capacitance tomography,ECT)问题带来的不稳定性,以提高图像重建质量,该文从正则化方法的谱滤波形式出发,提出了一种基于Gaussian窗函数的ECT图像重建正则化方法。该方法利用Gaussian窗函数的滤波特性,通过选择合适的Gaussian窗函数幂次,来达到降低敏感场矩阵的小奇异值对重建结果造成不稳定的效果,从而获得较好的图像重建结果。对5种典型介电常数分布进行了数值仿真,结果表明:该算法对于两相流不同介质分布均具有良好的适应性,可获得较好的成像结果,部分分布的重建图像轮廓较Tikhonov正则化方法更为清晰。     

不变矩在图像重建中的应用

为解决图像重建过程中的可视效果问题,利用Zernike矩和pseudo-Zernike矩进行图像重建,通过NHS对图像的相似度进行度量.实验证明Zernike矩和pseudo-Zernike矩进行图像重建的效果有明显的差异,且高阶矩的重构效果并不理想,仅当重构阶数在20～48之间才能保证图像重建具有很好的相似度.     

最速下降法在图像重建中的应用

图像重建常常被转化为解非线性无约束极值问题。通过范数极小化推导出了最速下降法的一般算法,通过对模拟数据的重建估计了算法的有效性,并对重建图像与滤波反投影(FilterBack-projection,FBP)重建图像进行了比较。     

遗传算法在自动阈值图像分割中的应用研究

本文在分析最大类间方差法原理的基础上,提出一种简捷的自动阈值选取的图像分割算法,该方法把图像分割最佳阈值选取转换成优化问题,利用遗传算法的寻优高效性,将遗传算法引入求解最佳阈值,实现图像分割。实验证明,新算法不仅分割质量好,而且高效可靠,极大地缩短了寻优时间。     

Landweber迭代的加速与在数值微分中的应用

Landweber迭代法对于求解大规模问题是十分有利的,但是,Landweber迭代序列收敛速度是相当慢的．给出了一种新的Landweber迭代格式,能够大大加快收敛速度．还将Landweber迭代法应用于数值微分问题,将数值微分问题转化为一个特殊的第一类Fredholm积分方程的求解问题．     

基于Tikhonov和变差正则化的磁感应断层成像重建算法

为了解决磁感应断层成像(MIT)逆问题的病态性和改善重建图像的质量,提出一种新的组合算法.该组合算法首先利用Tikhonov正则化算法对解的适定性产生初步的成像区域,之后再利用变差正则化算法对解的保边缘性和锐化作用进行图像重建.该组合算法与Tikhonov正则化算法及变差正则化算法相比,不仅有效地克服了磁感应断层成像(...     

一种用于磁感应成像中灵敏度矩阵的计算方法

生物组织中的磁感应成像(MIT)是一种通过测量交变磁场中因扰动导体所引起的感应电压来重建复合电导率分布的方法.灵敏度矩阵即是映射电导率分布的变化与接收线圈中感应电压变化的对应关系.基于有限元方法和补偿原理,提出一种快速计算灵敏度矩阵的方法,并应用这种方法进行了多种仿真分析实验.结果表明,通过该方法可以快速地对单个扰动和多个扰动的灵敏度矩阵进行有效求解,即为MIT中逆问题的图像重建提供了有效的方法.     

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。     

脑磁感应断层成像技术的敏感性分析及图像重建

为了分析脑磁感应断层成像(MIT)技术的敏感性,利用三层同心圆的简单头模型讨论了颅内血肿电导率大小、颅内血肿面积、颅内血肿位置及颅骨电导率大小对接收线圈上感生电压的影响,并利用变差正则化方法对三个不同位置的血肿进行了仿真重建.仿真结果表明:低电导率的颅骨对接收线圈上感生电压的影响不大,且利用变差正则化方法所获得的重建图像可以大致反映出颅内血肿的位置和大小.与Tikhonov正则化方法相比,重建图像的质量也得到了一定的提高,所以此方法为脑MIT的图像重建提供了一种有效的途径.     

基于模拟退火粒子群算法的MIT图像重建方法

为了改善逆问题病态性又能提高图像重建质量,提出了一种基于模拟退火粒子群算法的MIT图像重建方法.根据Hessian矩阵的维度,构建了一种Tikhonov和NOSER型混合多参数正则化算法.将模拟退火算法和粒子群算法进行组合,以广义交叉准则构建目标函数,进行正则化多参数寻优.结果表明,所提方法不仅有效克服了MIT重建图像数值解的不稳定性,增强了抗噪性能,而且所获得的重建图像的质量优于Tikhonov正则化和混合正则化算法,为MIT技术应用提供了理论参考.     

Image Reconstruction Using a Genetic Algorithm for Electrical Capacitance Tomography

Electrical capacitance tomography （ECT） has been used for more than a decade for imaging dielectric processes. However, because of its ill-posedness and non-linearity, ECT image reconstruction has always been a challenge. A new genetic algorithm （GA） developed for ECT image reconstruction uses initial results from a linear back-projection, which is widely used for ECT image reconstruction to optimize the threshold and the maximum and minimum gray values for the image. The procedure avoids optimizing the gray values pixel by pixel and significantly reduces the search space dimension. Both simulations and static experimental results show that the method is efficient and capable of reconstructing high quality images. Evaluation criteria show that the GA-based method has smaller image error and greater correlation coefficients. In addition, the GA-based method converges quickly with a small number of iterations.     

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.