基于图像重建的CT系统参数标定与成像模型

针对CT系统中,由探测器的接收信息确定介质形状的问题,首先基于解析几何原理,分析了旋转中心、X射线方向、介质吸收率和探测器接收数据之间的关系;然后根据标定模版所测数据,利用回归分析、二重搜索等算法,求解得到CT系统的参数;最后,基于傅立叶切片定理,建立了CT系统成像模型,通过图像重建中的滤波反投射方法和相应的平移变换得到未知介质的灰度矩阵,实现介质形状的确定。实验结果表明,该方法CT系统在图像重建方面有很强的可靠性和较大的精确度。     

CT系统的参数标定及成像方法研究

该文利用X射线在介质中的衰减规律以及电子计算机断层扫描(CT)图像重建的相关知识,建立了CT参数标定的单目标拟合优化模型以及CT成像的滤波反投影图像重建模型。首先结合X射线在介质中的衰减规律以及Radon变换的相关理论,基于最小二乘原理建立单目标拟合优化模型。然后利用遗传算法对旋转中心点以及探测单元间距进行分组优化多次求解,求解结果基本收敛于同一数值。之后在标定的CT系统参数下,结合CT图像重建相关知识,运用傅里叶变换以及傅里叶切片定理,建立CT图像的滤波反投影图像重建模型。基于探测器单元的接收信息,求解图像重建模型得到正方形托盘上各个位置的吸收率信息,并构建介质在托盘上的位置和形状。最后通过对原数据信息进行图像重建并对比,验证了模型的可行性。     

CT三代扫描旋转中心偏离的卷积反投影算法

讨论了卷积反投影算法实现CT图像重建时，被测工件旋转中心偏离理想重建中心的工程问题。在于理想卷积反投影重建算法理论，推导出相应校正偏离的卷积反投影算法，并引入单象素工件模型估计偏离参数。根据偏离幅度给出了理想重建算法适应的范围，仿真结果证明了校正算法的有效，利用校正算法消除了由旋转中心偏离造成的伪影，提高了图像分辨率。     

锥束CT系统几何参数校正的解析计算

为了解决锥束计算机层析成像(computedtomography,CT)系统几何参数偏离设计值影响重建质量的难题,提出了锥束CT系统几何参数校正的解析计算方法。该方法只采用简单假设和模型,获取少量投影即能解析计算出锥束CT系统几何参数。仿真和实验结果表明该算法的计算精度高,关键参数旋转中心的投影坐标偏差小于0.1个像素;误差分析表明该算法的鲁棒性好。该方法容易实现,具有较高的工程实用价值。     

基于卷积反投影的CT系统参数标定和成像模型

该文考察了电子计算机断层扫描(CT)系统的参数标定和未知样品的成像问题。基于标定模板的接收信息,建立了多个优化模型,并求解得到了模板的旋转角度、探测器间距和旋转中心,从而解决了CT系统的参数标定问题;采用傅立叶变换和卷积反投影法建立了介质吸收率重建模型,根据CT系统对X射线接收信息的数值,并结合已标定的参数,采用MATLAB编程求解,得到了未知介质的吸收率、形状和位置,解决了CT系统的参数标定和成像问题。     

医学CT断层图像三维重建的Matlab实现方法

介绍了运用Matlab软件进行CT断层图像的三维重建的原理及实现方法.运用计算机图形学和图像处理技术将计算机断层扫描(CT)等成像设备得到的人体断层二维图像序列,在计算机中重建成三维图像数据,并在屏幕上形象逼真地显示人体器官的立体视图.可以对重构出的器官图像进行诸如旋转、缩放等操作,重建方法简单,显示效果良好.     

带参数校正模型的三维超声重建算法

在采用旋转扫描的三维超声系统中,基于传统的三维重建算法提出了一种带校正参数模型的三维重建算法.通过引入该参数模型,更加准确地描述了用于三维重建的二维序列图像的空间位置,从而可获得更高重建精度和更小几何变形的三维超声图像.校正参数模型通过参数优化的方法获得.该方法在模拟数据和实际三维超声数据中获得了验证,与传统三维重建方法相比,具有更高的重建精度,为在低制造精度下获得高精度三维超声图像提供了一种有效手段.     

基于相机模型的锥束CT重建误差校正

该文对存在几何误差的锥束计算机层析成像(CT)的图像重建校正方法进行了研究。该文将锥束CT系统看做针孔相机,因此相机的成像模型可以用来修正三维体素与二维投影之间的映射关系。将该映射关系带入到重建算法中,就可以对存在误差的锥束CT进行有效的重建,提高重建图像的质量。计算机视觉中的相机标定技术被用来构建成像模型。该技术的可靠性保证了本文方法的精度和鲁棒性。仿真和实际系统实验表明:本方法可以在图像重建过程中对锥束CT中的几何误差进行有效的校正。     

多视点标定图像的交替迭代度量重建方法

提出了一种针对相机内部参数已标定的多视点图像交替迭代度量重建方法.该方法以目标空间中重建的3D点到匹配特征点的反投影线间的距离作为重建误差的测度,使误差函数形式上更简洁且具有明确的几何意义.重建过程通过对相机外部参数中的旋转矩阵、平移量和3D重建点交替迭代完成,其中平移量和3D点一起估计,避免了它们与旋转矩阵中的元素间的尺度差异引起的数值偏差.利用合成数据和真实图像的计算分析均表明本文方法有较高的重建精度,具有实用性.     

一种新的针对感兴趣区域的CT扫描模式及其重建公式

在工业和生物医学成像应用中,经常会遇到所谓"感兴趣区域成像问题",即仅需对被测物体的一部分区域进行成像.文中对转台具有旋转和平移运动功能的CT设备,设计了一种新的针对大物体感兴趣区域的CT扫描模式,并提出了相应的反投影滤波(BPF)型的重建公式.此公式是扇束BPF重建算法的一个推广,其中CT转台在旋转过程中其旋转中心沿与探测器平行的方向移动.仿真结果表明:重建公式可以正确重建大物体的感兴趣区域的图像.     

基于R滤波器的超分辨图像配准算法

图像配准是超分辨率图像重建的关键.提出了一种基于R滤波器的超分辨率图像重建的三步算法.第一步:对原图进行加窗模糊;第二步:根据全局运动模型配准,计算平移参数和旋转角度,对图像进行平移和旋转;第三步:把序列低分辨率图像配准到同一个坐标系中,重构高分辨率图像.实验表明,三步算法的配准精度和超分辨率图像重建效果较好.     

CT图像重建的可扩展多DSP并行计算系统结构

为提高大型工业CT的图像重建速度,通过分析卷积反投影算法的特点,提出了一种并行计算方案。设计了一种基于SPMD(单指令集,多数据流)并行处理结构的可扩展的多DSP(数字信号处理器)并行计算系统模型。通过仿真实验,确定了系统设计的重要参数——DSP的数量的选择依据。仿真结果表明,利用这种模型,可以将重建的时间从100 s量级降低到1 s量级。这样就大幅度地提高了CT图像重建的速度,扩大了大型工业CT的运用范围。     

基于稀疏贝叶斯-RNAMBO算法的低剂量CT盲复原方法

本文提出了一种基于稀疏贝叶斯智能优化(SBL-RNAMBO)算法的低剂量医学CT图像的盲复原重建方法.首先,利用群智能算法的全局搜索能力,同时引入稀疏贝叶斯方法进行训练,将大量全剂量CT图像作为先验信息,改善图像重建过程中的欠定问题.其次,加入二次惩罚项约束解空间,构造了参数未知的后验概率目标函数,采用RNAMBO算法...     

低秩矩阵在CT图像重建中的应用

CT图像重建是医学影像学的重要研究课题,但由于噪声对医学CT图像的影响比较大,为了在不牺牲图像精度和空间分辨率的情况下,重建出噪声含量最低的图像,就要选择合适的去噪方法对图像进行预处理.针对于此,笔者提出一种新的CT图像重建算法,重建过程分成两个步骤:首先用低秩矩阵加权核范数最小化(WNNM)进行图像去噪,再用低秩矩阵分解(LRMD)更新CT图像.实验结果表明,提出的方法具有较强的细节保持能力,低秩矩阵的特性简化计算过程,降低算法复杂度,同时保证了重建图像的去噪效果.     

基于增广拉格朗日的全变分正则化CT迭代重建算法

采用一种基于增广拉格朗日方法(augmented Lagrangian method)求解全变分正则化(total variation regularization)算法(ALMTVR)来进行CT图像重建.将ALMTVR算法与经典的代数重建算法(algebraic reconstruction technique,ART)进行比较,并采用仿真数据与实际数据进行实验.在实验中,使用ALMTVR算法与ART算法分别进行图像重建,并对重建图像进行对比分析.实验结果表明:所提算法与ART算法相比,显著提高了图像重建的质量与速度,显示了其对图像重建的有效性及在CT成像系统中潜在的应用价值.     

基于ISAIL的空间小目标成像系统设计与仿真

为了实现对空间小目标的毫米级成像,设计了基于转台模型的逆合成孔径成像激光雷达系统,实现了距离向和方位向的数据融合并完成了模拟目标的2维图像重建.系统采用窄线宽光纤激光器、大带宽电光调制器完成了对激光脉冲的线性调频,并利用外差干涉的原理提高了回波信号的信噪比.结合空间小目标的运动特性,推演了含有旋转分量的激光雷达回波信号方程.在R-D算法中代入旋转分量完成图像重建的校正,实现了对模拟空间小目标的2维图像重建.实验用毫米级铝条模拟空间小目标,用步进电机使转台匀速旋转,模拟目标旋转过程.实验结果显示:当目标固定时通过回波能量即可获得1维距离向图像,峰值位置与真实目标的特征位置一致; 当目标运动时通过数据压缩、R-D算法及旋转分量的校正可获得模拟小目标ISAIL的2维重建图像,验证了系统可实现对毫米级模拟小目标的图像重建.     

超分辨率重建技术在CT无损检测中的应用研究

通过CT系统取得平动低分辨率图像序列,采用分级块匹配像素内配准进行运动估计,应用结合小波的改进凸集投影算法重建出超分辨率图像。对CT切片图像的处理结果表明,该方法能有效提高切片图像的分辨率,为工业CT图像增强,以及其在无损检测上的应用提供一种新的手段。     

基于螺旋CT的高温气冷堆石墨构件及碳砖缺陷检测方法

石墨构件和碳砖是构成高温气冷堆(high temperature gas-cooled reactor, HTGR)堆芯及反射层的重要材料,在其生产运输过程中,不可避免会出现缺陷,当使用了有较为严重的缺陷的石墨构件或碳砖进行建设时,将对反应堆造成重大安全隐患。目前传统检测方法主要是基于目视的表面检查,无法检测其内部缺陷。该文提出了一种基于螺旋CT的石墨构件及碳砖检测方案,并采用数值模拟的方式,对大尺寸碳砖模体进行了螺旋CT重建,研究了不同螺距、旋转速度及不同重建算法对重建图像质量的影响。结果表明,螺距对重建图像质量影响较大,在螺距为0.8时可基本满足检测需求;旋转速度对图像质量影响相对较小;在较优参数下,采用CGLS重建算法,最小可检测至?2 mm的孔缺陷和宽1 mm的缝缺陷。该研究结果对螺旋CT石墨碳砖检测系统及检测方案的设计具有重要参考意义。     

基于平行PI线段的平行束CT重建

为了研究基于PI线段的反投影滤波重建方法在CT(computed tomography)系统中的应用,提出了一种基于平行PI线段的简化的平行射束重建算法。该算法首先对平行X射线束产生的投影数据进行微分,然后把这些微分后的数据反投影到一系列的平行PI线段上,最后沿着PI线段的方向对反投影数据进行Hilbert滤波,即得到重建图像。利用Shepp-Logan模型进行计算机数值模拟实验,得到了该算法和传统的滤波反投影算法的对比结果。利用微焦点X射线CT的投影数据进行重建,得到了实际数据下的重建图像。实验结果表明,该简化算法能够进行精确重建,可以应用于实际的CT系统。     

基于SIFT特征匹配和模约束的摄像机分层自标定方法

在一些计算机视觉和摄影测量任务的执行过程中,需要在线地标定摄像机参数,这就使得不依赖标定参照物的自标定成为必需,提出一种基于SIFT特征匹配和模约束的摄像机分层自标定方法。自由移动或旋转摄像机拍摄同一场景内部参数不变条件下的四幅以上图像。对每幅图像进行SIFT特征点提取,通过特征点匹配在每幅图像中分别获得对应三维场景空间同一特征点的像素坐标。进行投影标定,获得每幅图像在投影重建空间中的相机投影矩阵,以及每个特征点在投影重建空间中的三维坐标。进行仿射标定,采用模约束法确定无穷远参考平面在投影重建空间中的参数。进行度量标定,确定内参矩阵。实验表明,该方法能在线地稳定地获得摄像机内参标定结果,从而对现有的摄像机自标定方法进行了改进。