医学图像体数据多平(曲)面重建

在用不同方法实现了医学图像体数据平面重建功能的基础上,对三个成像平面中鼠标确定的控制点采用B-Spline的方法拟合曲线,并根据任意设置的采样步长,以平面的方式显示曲线确定的面对应的医学图像体数据,从而实现了医学图像体数据的高精度曲面重建,成功的避免了用线段近似曲线所带来的误差.通过实验对比,择优选取帧速率较高的方法,实现了基于普通PC平台的MPR软件组件.     

基于图像的几何三维重建方法

介绍了基于图像的几何三维重建方法的基本原理和一般步骤,对现有方法进行了分类和分析,总结了它们的优点和不足,并提出了在今后的工作中需要进一步研究的问题。     

序列医学图像三维分割的一种方法

介绍了一种Live Wire和轮廓插值算法相结合的序列医学图像分割算法，在这个算法中又借鉴了活动轮廓模型方法的思想，使得这三种算法有机的结合在一起。并对传统的轮廓插值算法和-Live Wire进行了改进，结合活动轮廓模型方法的思想在重建的轮廓中根据实际图像的局部特征进行了自动收缩。实验表明这种算法能快速准确的从序列医学图像中分割出感兴趣的物体。     

基于模型的CT三维医学图像重建仿真

2DShepp-Logan头部模型是CT二维医学图像重建领域普遍采用的经典模型。提出一种思路—以3DShepp-Logan头部模型作为CT三维医学图像重建进行仿真实验和算法性能评价的基本参考模型。首先介绍3DShepp-Logan头部模型的设计以及仿真投影数据的计算,进而描述所设计的CT三维医学图像重建仿真计算过程。数值实验部分给出了基于3DShepp-Logan头部模型的CT三维医学图像重建仿真实例。实验结果表明了该思路的可行性和模型计算的准确性。     

基于BP神经网络的超分辨率图像重建

针对卫星图像成像过程中成像装置存在极限,导致图像分辨率低的问题,提出了基于神经网络的图像超分辨率重建(neural networks super-resolution reconstruction,NNSR)方法。该方法利用误差反向传播神经网络(back propagation neural networks,BPNN)对样本图像进行学习和训练,利用图像退化模型获取学习样本,采用向量映射加速BP神经网络的收敛,充分融合了低分辨率序列图像中的冗余信息。通过对训练好的神经网络分别进行样本仿真实验和泛化实验,验证了这种图像超分辨率重建方法的有效性。     

心脏CT综合仿真模型及快速图像重建

首先介绍了胸部和运动两种CT(Computerized Tomography)心脏仿真模型,通过对原模型进行简化、改进和合并,定义了新的心脏综合模型.其次,通过坐标变换和心脏运动的简化实现了模型投影值的快速计算.最后,通过多周期采集模型的投影数据,由滤波反投影算法重建图像,仿真结果表明了模型及重建方法的有效性.     

一种基于空频域特征的多传感器图像融合方法

提出了一种基于多分辨率小波分析和高斯 -马尔可夫随机场理论的边缘图像融合方法。在图像的多分辨率小波分析的基础上 ,基于高斯 -马尔可失随机场理论 ,在不同图像的对应区域 ,用回归分析的方法分别提取一组统计参数 ,这些参量表征了图像的局部结构特征 ,计算其相似性测度 ,最后由输入图像及其特征的相似性矩阵生成融合后的边缘图像。实验证明 ,这种融合方法具有较强的适应性和可靠性 ,即使在图像信噪比较低的情况下 ,也能取得较好的融合效果。     

基于空间信息的DBN图像分类快速训练模型

数据的指数级增长及算法本身的复杂性使深度信念网络(DBN)面临着学习效率问题。根据DBN的样本图像与空间信息无关的特点,建立了DBN图像分类快速训练模型,提出了基于多幅样本图像线性叠加合成思想的DBN图像分类算法—LSMI算法。利用信息熵理论,证明了样本图像与空间信息无关的特点,并以ORL库为依据进行了验证。根据正态历经性,提出了LSMI算法,并以COREL库和MIT库为仿真对象,与其他改进算法进行对比,从正确识别率和算法时间复杂度等指标,判断该算法的有效性。仿真结果表明LSMI算法在保证识别率不变的同时,大幅度降低了算法的训练时间,达到快速学习的目的。     

一种改进的SRGAN红外图像超分辨率重建算法

针对红外图像分辨率偏低的问题,设计了一种改进的超分辨率生成对抗网络(Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network,SRGAN)算法.在生成网络中,提出应用残差密集网络获取各网络层提取的图像特征以保留图像更多的高频信息,并采用渐进式上采样方式以提升大缩放因...     

基于人眼视觉的任意形状区域丢失图像信息重建

任意形状区域丢失图像信息的重建对于图像中遮挡区域的去除、受损图像的复原和红外图像中的目标检测具有十分重要的意义。目前普遍采用的插值重建等方法存在重建后图像的主观视觉质量明显下降的不足。因此提出了基于人眼视觉特性的任意形状区域丢失图像信息的重建模型。利用重建区域外接矩形中余留的已知信息 ,并根据人眼的低通视觉特性 ,以加权最小二乘的方式在DCT域中重建相应的DCT系数 ,然后通过IDCT得到重建后的图像。实验证明 ,通过该方法所得到的任意形状区域的重建图像 ,在主观和客观质量方面都有显著的提高。     

基于几何特征不变量的快速3D医学图像配准

针对颅部三维医学图像配准计算量大、配准效率低等问题,提出了一种基于几何特征空间约束的快速配准方法。提取三维轮廓点云,提出了一种基于点云集最优拟合环的特征构造方法,并以每个特征环和每个层的质心用作特征量,通过使用迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)方法完成快速配准。实验结果表明,与传统的ICP算法相比,该方法计算量小,配准精度高,配准速度快。它是一种有效的实时三维配准方法。     

多视图像的三维重建并行计算仿真平台

针对基于视频图像的三维重建所需设备复杂和计算量大的问题,提出基于CUDA的可视外壳并行计算仿真实验平台。用三维图形绘制管线中的视点模拟真实相机,应用相机参数将各图像中物体轮廓坐标统一转换到世界坐标系,利用CUDA并行计算可视外壳。在此平台上将基于体素的可视外壳生成算法转化为CUDA线程块并行计算,仿真实验表明加速效果明显。     

基于灭点的三维物体重建

在总结灭点属性的基础上,提出了一种基于灭点的三维物体重建方法.首先利用灭点计算出相机的内、外部参数,在此基础上,计算出物体上各点的三维空间坐标,然后通过对物体进行绘制及纹理映射,实现三维物体的重建.实验表明,这种基于灭点的物体重建方法能够恢复场景中各点之间的位置关系,以及各线段之间的长度比例关系,满足虚拟现实系统的需要.     

计算可视化的一个快速三维旋转算法

为了实现科学计算过程中动态对象的三维图形生成,提出了一个动态平行投影模型;在此基础上,导出了万能平行投影公式;通过对万能平行投影公式的分析,提出了一个新的三维图形旋转算法—投影平面自适应跟随算法(PPAF)。分析和仿真表明,PPAF的时空复杂度显著降低,相对于固定投影平面算法(FPP),计算速度可提高三倍以上,使动态对象的快速三维连续旋转成为可能。运算实例验证和展示了算法的运算效率和图形质量。     

裂隙灯显微图像角膜的快速、自动三维重建

角膜病变大都与角膜的几何形状的改变密切相关,快速自动的显示角膜三维形状对角膜疾病的诊治具有重要意义。提出了一种基于裂隙灯显微图像的快速、自动的角膜分割、重建方法。基于蓝色分量水平投影累积量实现了角膜快速定位。采用颜色聚类分割出角膜部分。利用一种基于曲线拟合思想的方法去除大目标周围小噪声。对于病变严重的角膜我们采用面积最大的方法识别角膜,去除噪声。采用三次样条曲线插值角膜的内外表面。在基于模型的配准中,利用角膜的对称性,设计了配准模型。实现了面绘制的角膜重建。提出方法不需要人工交互,重建速度快。重建效果较好。     

Fast 3D EM scattering and radiation solvers based on MLFMA

As the fastest integral equation solver to date, the multilevel fast multipole algorithm （MLFMA） has been applied successfully to solve electromagnetic scattering and radiation from 3D electrically large objects. But for very large-scale problems, the storage and CPU time required in MLFMA are still expensive. Fast 3D electromagnetic scattering and radiation solvers are introduced based on MLFMA. A brief review of MLFMA is first given. Then, four fast methods including higher-order MLFMA （HO-MLFMA）, fast far field approximation combined with adaptive ray propagation MLFMA （FAFFA-ARP-MLFMA）, local MLFMA and parallel MLFMA are introduced. Some typical numerical results demonstrate the efficiency of these fast methods.     

Seismic 3D Prestack Time Migration on Parallel Computers

Ｓｅｉｓｍｉｃ３ＤＰｒｅｓｔａｃｋＴｉｍｅＭｉｇｒａｔｉｏｎｏｎＰａｒａｌｌｅｌＣｏｍｐｕｔｅｒｓ￥ＬｉｕＰｉｎｇ＆ＣｈｅｎＹｕｎｈｅ（ＷｕｈａｎＤｉｇｉｔａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＷｕｃｈａｎｇＰ．Ｏ．Ｂｏｘ７４２２３，Ｐ．Ｒ．...     

基于近似相机内参数的精确三维欧氏重建算法

提出一种并不需要精确知道相机内参数情况下序列图像的精确三维欧氏重建算法,与传统分层重建策略相比,利用现有数码相机的技术参数估计初始内参数,对序列图像进行准欧氏重建,避免了复杂繁琐的自定标过程。虽然从严格意义上讲,准欧氏重建方法的初始结果仍为射影重建,但场景的结构已经非常接近欧氏模型,进一步通过基于最小化重投影误差的光束平差方法可以得到精确的三维欧氏模型,仿真数据以及真实图像的实验结果验证了算法的有效性和精确性。     

一种UWB信号多通道采集与恢复方法

本文提出一种超宽带（ＵＷＢ）信号多通道采集及信号波形恢复方法。其基本思想是把ＵＷＢ信号分成若干频带，对每个频带用低速Ａ／Ｄ进行采集，然后用镜像滤波器恢复信号波形，仿真结果表明这一方法可消除多通道采集系统中通道间耦合产生的失真，可很好地恢复信号波形。