一种基于参考扫描的MRI相位伪影校正方法

基于参考扫描原理提出了一种MRI（Magnetic resonance imaging）相位伪影]1影的软件校正方法，首先进行一次不加频率编码梯度和相位编码梯度的参考扫描，将获得的回波链数据沿频率编码方向做傅里叶变换后求出各回波间的相位误差，由此建立相位误差补偿矩阵，对K空间数据进行校正，最后重建得到伪影校正后的图像。实验结果证明，该方法能有效消除MRI图像中的相位伪影，明显提高图像质量。     

基于Chebyshev多项式的消除Gibbs伪影的快速算法

在磁共振成像中通常通过减少相位编码次数来缩短数据采集时间，这样只能得到部分原始k空间数据，运用傅里叶变换成像时会在图像中产生常见的Gibbs环状伪影。Gegenbauer重建方法是一种能够有效消除Gibbs环状伪影并能保持高分辨率的图像重建方法，但是这种方法的缺点在于重建时间长且参数选择必须满足严格的限制且对图像重建质量影响较大。本文提出的基于Chebyshev多项式的逆多项式重建方法是针对Gegenbauer方法的改进算法，在改进原有算法不足的同时有效提高了重建精度。实验结果验证了该算法的有效性。     

MR图像运动伪影的遗传算法校正

磁共振成像过程中,由于患者的生理运动或自主性运动会使扫描数据发生相位偏移,致使重建图像含有运动伪影,从而降低成像的质量,而且严重的伪影则会影响医生对病灶的精确定位。为了能有效地抑制运动伪影,利用遗传算法高度并行、随机和自适应全局寻优的特点,提出了基于遗传算法的运动伪影修正方法,即采用逐次修正扫描信号在K空间中已偏移的相位的方法来抑制伪影。基于遗传算法的修正方法,由于能有效校正扫描数据的相位偏移,因而可达到抑制运动伪影的目的。实验表明,该方法对由较小运动引起的伪影有很好的抑制作用,对含噪声及较大运动引起的伪影的抑制作用,与经典的迭代算法相比,也有很大地改善。     

基于差分演化算法的MR图像平移运动伪影校正

在磁共振(Magnetic resonance,MR)成像过程中,病人的自主运动或生理性运动会使重建的图像产生伪影,严重影响医生的诊断.为了校正MR图像平移运动伪影,本文提出了一种基于差分演化算法的校正方法.首先利用非兴趣区的伪影数据,建立关于K空间偏移相位的约束条件方程组.然后采用差分演化算法搜索最优平移位移量,由此计算出相位偏差量并修正图像.同时提出一个新的价值函数,以此作为演化计算终止的判断条件,实现伪影图像的自动校正.实验结果表明,该算法能够有效地修正含有平移运动伪影的MR图像,且不需要反复的人工掩膜处理.     

基于迭代修正法的CT金属伪影消除

人体内的金属植入物会导致CT重建图像中出现金属伪影。传统的方法利用插值技术替换掉原始投影数据中受金属物污染的数据,以此来达到去除金属伪影的目的,但是容易产生次生伪影。为了解决传统方法的缺陷,提出了一种基于迭代修正的金属伪影消除方法。首先,利用插值修正法获取到一张预处理图像;然后,以该预处理图像为基础进行迭代修正,每一次迭代过程中利用全变分滤波来优化图像质量;经过多次迭代后得到最终图像。实验表明,相比于传统的插值修正法,提出的方法能够更加有效地去除金属伪影,同时较好地抑制次生伪影的产生。     

一种基于编码激励的超声弹性成像噪声抑制方法

超声弹性成像是利用生物组织弹性信息进行成像的影像学检测技术, 但图像上严重的伪影噪声降低了其临床诊断价值。编码激励技术在提高超声回波信号的信噪比、增加探测深度等方面有显著效果, 同时, 超声空间复合方法利用帧间噪声解相关性可有效抑制伪影噪声。为此, 在应用Chirp编码激励技术的基础上, 结合接收端的基于滤波器的弹性成像空间复合去噪算法, 进一步提高弹性图像质量; 利用Field Ⅱ仿真工具, 以Chirp作为激励信号仿真并计算复合的弹性应变。实验结果表明, 该方法能较强抑制弹性图像的伪影噪声, 对比传统弹性成像系统, 弹性图像的信噪比及对比度噪声比有明显的提升。     

基于鲁棒估计的并行磁共振成像中部分数据重建算法

部分傅立叶数据重建和多通道并行成像是两种有效的磁共振快速成像技术,两种技术都是通过减少梯度编码步数来缩短数据获取时间.结合技术相比于单项技术可以更加有效地提高扫描速度.但是,由于在部分数据恢复过程中由于共轭对称性的破坏会产生破坏数据并且带来相位偏移,使得在之后进行的并行重建过程产生误差,造成重建图像产生伪影.文中提出了...     

MRI快速序列的旋转伪影校正

磁共振扫描过程中病人的旋转运动会在图像上造成伪影,严重影响诊断效果,提出一种基于快速扫描的放置伪影校正算法以解决此问题,该算法首先提出K空间带状划分方法,通过放置数据带产生数据重叠;然后建立重叠区则化相似度判定准则,计算出旋转参数并校正数据带的位置信息;再根据K空间的厄米特区轭性质对校正后的不均匀数据补偿,并改进了Jackson网格化成像算法,使旋转伪影得抑制.实验结果表明,该算法可以有效地消除旋转伪影,且计算速度快、准确率高、受噪声影响小.     

扇形束扫描模式图像重建中消除伪影算法研究

在广角扇形束扫描模式下的图像重建过程中，图像伪影的消除是一个难题，也是图像重建的一个关键问题，它关系到图像质量的优劣．因此研究与之相应的图像重建算法中消除环形伪影算法是非常必要的，也是提高图像质量的重要途径．如何利用软件来消除图像重建中的环形伪影，以及在机械运动不稳定引起的旋转中心与重建中心不重合情况下，如何利用软件方法来进行图像重建是研究的主要内容．为了消除图像重建中的环形伪影，需要完成3方面的工作：①相应卷积反投影算法设计；②偏离参数估计；③仿真结果分析．图像重建技术已被广泛应用于放射医学和核医学、工业无损检测及评价和数据压缩等许多领域，由此显示出它的重要的技术价值、经济价值和社会价值．     

基于全变分去噪的MRI截断伪影抑制方法的研究

截断伪影(又称Gibbs伪影)是MRI常见伪影之一。其产生的原因是K空间的有限采样或者高频数据丢失。基于全变分TV(total variation)的方法来抑制截断伪影。首先把问题转变成求全变分最小值,然后用非线性最优化算法来求解。该算法有良好的边缘保留特性,同时也会导致图像分辨率的下降。在全变分基础上使用拉普拉斯锐化滤波器,实验结果表明该算法可以在保留边界的同时明显提高图像分辨率。     

Motion artifacts observed in 3‐D LCDs that use shutter glasses (SG 3D)

Abstract— Motion artifacts observed in 3‐D LCDs using shutter glasses (SG 3D) has been investigated. A ghost‐like artifact has been observed for static images due to incomplete image separation between the left and right views. The observed motion artifacts are different for the left and right views. And they occur even for images with zero binocular disparity. In this respect, the phenomena of observed artifacts in 3‐D moving images are differentfrom those of 3‐D static images. 3‐D motion artifacts were analyzed and are related to the moving speed of the images and the amount of binocular disparity.     

航空交错 TDI 红外影像复原

针对航空交错延时积分(Time delay and integration, TDI)红外影像奇数行和偶数行之间灰度差异、错动以及影像降晰问题, 提出了一种交错TDI红外影像复原方法. 首先采用对影像灰度差异不敏感的基于相位相关 (Phase-only correlation, POC) 的位移估计方法估计奇数行影像和偶数行影像之间的亚像素精度位移场. 其次以奇数行影像为参考, 根据位移估计结果对偶数行影像做点对点灰度校正, 并对齐奇数行影像和灰度校正后的偶数行影像. 最后采用BTV (Bilateral total variation)正则化超分辨率重建方法反降晰, 得到复原影像. 实验结果表明复原影像中奇偶行的错动得到有效补偿, 地物的边缘和纹理结构更加清晰, 影像质量显著提高.     

一种去除运动目标重影的图像镶嵌方法研究

针对图像镶嵌过程中如果图像序列中存在运动目标就会引起重影的问题,文中提出了一种新的去除运动目标重影的图像镶嵌方法。算法首先对视频图像进行了运动分割,在图像匹配阶段采用边缘特征点进行匹配,并由马尔可夫随机场模型生成运动目标的二值模板,剔除掉运动目标二值模板上的边缘点,从而保证图像匹配的准确率。在镶嵌阶段使用活动轮廓模型生成一条最优镶嵌线,产生的镶嵌线充分考虑了图像的边缘特征和梯度信息,确保了镶嵌后图像两边纹理差异更小。从连续视频帧中选取多帧图像进行实际的图像镶嵌,实验结果表明文中算法取得了较好的效果。     

A new run-based algorithm for Euler number computing

The Euler number of a binary image is an important topological feature for many image processing, image analysis, pattern recognition, and computer vision applications. This paper proposes a new run-based Euler number computation algorithm. The conventional run-based algorithm processes rows of the given image one-by-one from top to bottom in a single phase. For each row, it finds the runs in the row and records the start and end locations of each run to compute neighbor runs. In contrast, our algorithm calculates the Euler number of an image in two phases. In the first phase, we process odd rows alternately to find runs and only record its end location. In the second phase, we process each of the remaining even rows to find runs and calculate neighboring runs between the current row and the rows immediately above and below using the recorded run data. Using this method, the number of accesses required to compute the Euler number decreases in almost all cases. Analysis of the time complexity and experimental results demonstrate that our algorithm outperforms conventional Euler number computation algorithms.     

基于迭代的PROPELLER MRI重建算法

PROPELLER是磁共振成像中能有效消除运动伪影的一种新的采集技术。对于PROPELLER的重建,传统的卷积网格方法由于需要优化大量参数和采样密度补偿过程,重建图像的质量很难得到保证。本文提出使用迭代重建的方法进行PROPLLER的重建,通过加权预条件共轭梯度算法,迭代最小化代价函数,从而得到重建图像。为了提高速度,在每步迭代中,使用NUFFT计算矩阵-向量乘法。通过仿真数据和实际扫描数据比较验证,迭代算法相比卷积网格化方法提高了重建图像信噪比,消除了振铃伪影,并提高了图像的均匀性。     

二阶锥规划在MR图像重建中的应用研究

用传统MR图像重建方法对降采样数据进行重建往往会产生严重的伪影或导致重建图像的信噪比下降。用迭代重建算法对MR降采样数据进行优质重建,目标函数仅包含待重建图像的全变分,约束条件为一等式约束。在数值求解过程中,将优化问题转化为二阶锥规划问题,采用具有良好收敛性的对数障碍算法进行优化求解。在迭代过程中用图像的全变分信息自适应地决定对数障碍参数。实验结果表明,算法很好地克服了网格算法中的伪影问题,可以重建出高质量的MR图像。     

求解低秩矩阵融合高动态范围图像

目的 利用低秩矩阵恢复方法可从稀疏噪声污染的数据矩阵中提取出对齐且线性相关低秩图像的优点,提出一种新的基于低秩矩阵恢复理论的多曝光高动态范围（HDR）图像融合的方法,以提高HDR图像融合技术的抗噪声与去伪影的性能。方法 以部分奇异值（PSSV）作为优化目标函数,可构建通用的多曝光低动态范围（LDR）图像序列的HDR图像融合低秩数学模型。然后利用精确增广拉格朗日乘子法,求解输入的多曝光LDR图像序列的低秩矩阵,并借助交替方向乘子法对求解算法进行优化,对不同的奇异值设置自适应的惩罚因子,使得最优解尽量集中在最大奇异值的空间,从而得到对齐无噪声的场景完整光照信息,即HDR图像。结果 本文求解方法具有较好的收敛性,抗噪性能优于鲁棒主成分分析（RPCA）与PSSV方法,且能适用于多曝光LDR图像数据集较少的场合。通过对经典的Memorial Church与Arch多曝光LDR图像序列的HDR图像融合仿真结果表明,本文方法对噪声与伪影的抑制效果较为明显,图像细节丰富,基于感知一致性（PU）映射的峰值信噪比（PSNR）与结构相似度（SSIM）指标均优于对比方法：对于无噪声的Memorial Church图像序列,RPCA方法的PSNR、SSIM值分别为28.117 dB与0.935,而PSSV方法的分别为30.557 dB与0.959,本文方法的分别为32.550 dB与0.968。当为该图像序列添加均匀噪声后,RPCA方法的PSNR、SSIM值为28.115 dB与0.935,而PSSV方法的分别为30.579 dB与0.959,本文方法的为32.562 dB与0.967。结论 本文方法将多曝光HDR图像融合问题与低秩最优化理论结合,不仅可以在较少的数据量情况下以较低重构误差获取到HDR图像,还能有效去除动态场景伪影与噪声的干扰,提高融合图像的质量,具有更好的鲁棒性,适用于需要记录场景真实光线变化的场合。     

基于 L0 范数平滑和图像分割的 CT 图像阴影校正技术研究

锥束CT的图像阴影问题严重影响了其CT值精度、低对比度目标的检测能力及剂量计算的准确性,限制了锥束CT在临床上广泛应用.为了消除图像阴影,文章首先对原始CT图像进行多阈值的图像分割,把骨骼和软组织分离并赋予标准的CT值得到模版图像;然后,利用L0范数平滑算法对原始CT图像进行边缘保护平滑,得到去除图像纹理信息的平滑图像,之后两幅图像做差后利用低通滤波即可得到图像阴影分布;最后把估计的阴影分布补偿至原始图像,得到阴影校正图像.实验发现校正后的感兴趣区域的CT误差由大于115HU下降至小于13HU,整体图像非均匀度由大于9％下降至小于1％.实验结果表明,基于L0范数平滑和图像分割的CT图像阴影校正方法可以有效地校正CT图像阴影,具有一定的临床应用价值.     

基于对称非迭代双边2DPCA的人脸识别

结合人脸图像的对称性在非迭代双边二维主成分分析（NIB2DPCA）的基础上, 提出了对称非迭代双边二维主成分分析（SNIB2DPCA）的人脸识别方法。该方法引入镜像变换, 根据奇偶分解原理分别生成奇、偶对称样本, 用NIB2DPCA分别对奇偶对称样本提取特征, 通过奇偶加权因子对奇偶对称样本的特征矩阵进行组合得到最终的分类特征矩阵, 最后用最近邻分类器分类。在Yale、ORL和YaleB人脸库上的实验表明该方法不仅显著提高了识别率, 而且对光照影响有一定的鲁棒性。