基于信赖域技巧的共轭梯度方法的图像重建算法研究

图像重建算法是电容层析成像系统研究的关键技术,寻找一种重建图像速度和重建图像质量都能满足工业应用要求的图像重建算法是十分必要的。基于信赖域方法的共轭梯度算法是在普通共轭梯度算法的基础上提出的一种新的图像重建算法,提高了图像重建的质量与速度。     

基于梯度树的光学层析图像重建方法

光学相干层析成像技术是一种新型成像方法,在生物医学和材料等许多领域有广泛的应用.介绍了一种基于梯度树的迭代图像重建方法,讨论了输运模型下含空洞状区域的图像重建方法.证明了基于输运模型的图像重建能克服扩散方程在非散射区域的重建弊端,准确地重建光学层析图像.     

一种参数自适应正则化超分辨率图像重建算法

在正则化超分辨率重建算法中,正则化参数自适应对于抑制噪声和保持边缘非常重要.参数自适应通常是通过建立空间信息与参数的关系来实现的.在近期文献中,提出了一些空间信息自适应超分辨率重建方法,取得了较好的实验结果.然而在这些方法中,提取空间信息方法的计算量大,导致重建速度慢,限制了算法的应用.提出一种快速空间信息提取方法,并构建自适应参数模型,实验结果显示,该方法在大幅提高重建速度的同时,获得了更好的重建效果.     

一种基于多传感器的红外图像正则化超分辨率算法

提出一种红外图像多传感器超分辨率重建算法。 算法存在两个关键点:一是有效利用两类图像的相关性;二是针对红外图像的特点利用其自 身信息 构造正则化模型。采用相位一致性算法提取可见光图像边缘,利用此边缘信息对正则化模型 加权,以 充分利用可见光和红外图像的相关性;将一阶梯度锐化算子引入总广义变分模型,构成针对 红外 图像特点的正则化模型;最后采用一阶主-对偶优化算法求得加权后模型的最优解。实验表 明,本文算法可获得边缘清晰的重建结果,并且有效抑制噪声,在主观视觉效果和客观评价 指标方面均优于其他算法。     

基于一种高阶正则化模型的光流估计方法

在光流分析技术中,为了能够在特殊情况下提高 光流估计的准确性,提出一种扩展总广义变差(Ext-TGV)的 光流估计方法。方法通过引入新的高阶正则项,将经典的二阶TGV进行非局部扩展,从而有 利于实施分段 仿射,且可将柔性分割信息包含在正则项内,在光流估计中能准确提供局部运动边界以及解 决匹配项中的模糊问题; 提出一个新匹配项,使其能较好地克服光照变化和尺度变化。通过在KITTI 和SINTEL数据上的实 验结果表明,与现有的光流评估方法相比,本文提出的光流估计方法能显著的提高 光流估计的准确性。     

基于改进稀疏表示正则化的SR重建算法

基于视觉的无人机自主导航过程中,对航路点进行准确识别是引导无人机朝着航路点方向精确飞行的关键。然而,当无人机到达航路点识别距离后,由于机载图像传感器受天气因素及成像过程中的脱焦、衍射等现象影响,常导致获取到的航拍图像模糊、空间分辨率较低,从而直接影响了后续航路点识别的精度。针对这一问题,提出了一种改进稀疏表示正则化的航拍图像超分辨率重建算法。首先,基于稀疏表示正则化框架,利用自回归和非局部相似约束构建目标函数的正则化项;其次,根据图像局部方差能有效区分图像的边缘区域和平滑区域这一特性,自适应地选取正则化参数得到超分辨率重建模型中的目标函数;最后,使用MM (Majorization-Minorization) 算法求解目标函数的凸优化问题,得到重建后的高分辨率图像。实验结果表明:与传统的正则化SR重建算法相比,文中算法能够有效的提高航拍图像的空间分辨率,使得重建后的图像包含了更多的特征细节信息,这为航路点识别提供了帮助。     

基于水平集的光学层析图像重建

为解决重建图像中异常区域边界不规则这一问题,提出一种基于水平集的光学层析图像重建方法.该方法在背景区域光学参数已知情况下,可以使重建异常目标区域的位置更加接近其真实位置,且实现了异常区域位置和光学参数的同时重建.采用扩散方程作为光子传输模型,基于有限元方法实现正向模型的数值求解,用零水平集曲线表示异常区域边界.实验结果...     

一种基于共轭梯度最优化技术的三维时域扩散光学层析方法

扩散光学层析(DOT)中的图像重建是一个面向大参数集的非线性最优化问题,其标准求解方法为牛顿类迭代法,需要对整个Jacobian矩阵进行构建、求逆和存贮,这对大规模的三维问题是不可行的,为此常采用基于逐行线性逆策略的非创伤性填充(ART)技术,图像质量受到严重制约.采用共轭梯度算法,直接求解非线性目标函数梯度.可避免对Jacobian矩阵的操作,为有效降低步长因子求解引起的附加计算量,采用一维不精确搜索算法,通过对双非均匀目标体的平板模型进行模拟成像,与代数重建算法结果进行比较,表明共轭梯度法的重建质量、收敛速度和收敛性都优于ART算法.     

基于耦合梯度神经网络的光学层析图像重建

为克服光学层析图像重建的病态性,通常在重建过程中加入先验信息.本文采用含有二值线过程的Gibbs分布作为图像的先验模型,该模型具有保留清晰边缘的全局平滑特性.由于重建目标函数是连续变量和二值离散变量的混合体,常规的优化算法无法实现.为此,提出了一种基于耦合梯度神经网络的优化方法.优化过程中,能量函数关于光学参数的梯度计算是关键,本文提出一种基于梯度树的梯度求解方法.对吸收系数和散射系数的重建结果表明:该方法可高效地重建光学层析图像;线过程的引入可以改善重建的病态特性,提高图像的重建质量.     

一种基于共轭梯度交替迭代的协同不变性算法

不变性方法是协同模式识别研究中的一个重要方面,通常情况下,协同试验模式同原型模式间存在模式变形.本文提出一种协同模式识别的不变性迭代匹配算法,在协同网络中匹配问题转化为函数优化问题,采用一种基于共轭梯度的势能函数优化方法,并利用试验模式和仿射参数交替迭代的方法估计最优参数,通过协同神经网络中测试模式和原型模式同化等效的推论,然后由序参量进化方程得到正确的识别结果.相比于传统的频域变换的方法,更接近于人类的认知过程;相比于梯度动力学的方法,能避免有势动力学演化中"伪状态"的出现,最后通过实验验证了算法的有效性和鲁棒性.     

融合多种先验信息的光学层析图像重建

为克服光学层析成像的病态特性,将三种不同的先验信息模型引入到基于辐射传输方程的光学层析成像中,给出了对应于三种重建模型的重建算法,其中在线过程作为先验信息的重建算法中,提出一种神经网络优化算法。最后对这三种先验信息模型进行了综合比较和讨论,并在图像的平滑性、边缘保留特性、算法复杂性及重建效果方面对其进行定量比较,提出一种分析平滑性的算子和一种基于梯度的衡量边缘保留特性的算子。实验证明基于三种先验信息模型的重建算法均能提高重建图像质量,其中,平滑先验模型的平滑效果最好,马尔可夫随机场模型有较好的边缘保留特性,线过程模型在平滑图像的同时可以更好地保留图像边缘,并且重建精度较高。     

OCT纵向图像形成分析

光学相干层析成像能够直接对物体的纵深方向成像。本文对ＯＣＴ系统测量生物组成的纵向图像形成进行了理论研究，推导了系统相干传递函数，研究了系统的纵深分辨力。     

基于组稀疏正则化的荧光扩散层析成像重建

针对荧光扩散层析成像中荧光光源的定位误差较大和形态学信息不完整的问题,提出一种基于组稀疏正则化的同时代数重建技术(GSR-SART)算法.该算法利用图像的非局部自相似性和局部稀疏性构造自适应相似组;然后,将相似组作为基本单元,学习自适应字典;最后,采用迭代收缩阈值算法求解目标函数.实验结果表明,所提算法在峰值信噪比和方...     

微波断层成像全局优化重建方法

本文提出了一种类似于禁忌搜索（TABU search)、但不设禁忌列表（TABUlist)的全局优化方法重建微波断层图像。微波断层成像是将微波作为入射波照射介质目标物，根据目标物周围接收器检测到的散射数据重建目标物截面的复介电率图像。它属于非线性、非适应性的逆散射问题，因而难于求其解。本文应用矩量法将积分方程转化为矩阵方程，根据最小二乘准则，视重建过程为最小化目标函数的过程迭代求解。简单 模型的数值模拟结果证明了这种方法的可行性和有效性。     

基于神经网络的少数投影CT图像重建算法

基于连续型 Hopfield神经网络 (HNN)提出了一种新的少数投影 CT图像重建算法。首先将图像重建问题转化为最大熵准则下的优化问题 ,然后构造相应的连续型 HNN模型 ,网络的稳定解就是重建问题的优化解。数值模拟结果表明 ,与联合代数重建技术 (SART)相比 ,利用从投影角间距为 4 5°的 4个不同的投影视角方向获取的投影数据 ,该算法具有较高的重建精度和良好的抗噪声性能。     

一种基于FPGA的计算机层析重建的方法

提出一种基于FPGA的计算机层析重建的方法,即借助FPGA的高速数据处理能力来提高计算机层析重建的速度.采用自顶向下的方法,将FPGA依据功能划分为几个模块,并详细论述了各个模块的设计方法和控制流程.FPGA模块的设计采用VHDL语言编程和内部已有的小模块相结合的方法来实现,并利用时钟信号对模块内部以及模块之间运算和数据流程进行控制.整个软件设计和综合模拟仿真在Quartus ||开发平台中完成,同时也给出了一些模块仿真的波形.     

基于光学相干层析成像的投影折射率计算机层析成像系统研制

报道了基于光纤型光学相干层析成像(OCT)的投影折射率计算机层析成像(PICT)系统,并利用研制的系统对外径为1.3 mm,内径为0.9 mm的充水玻璃管样品进行了测量。样品以1°的步进角旋转,共采集180个方向上的投影值,然后利用卷积反投影算法进行了折射率分布图像的重建。实验结果表明,系统具有较高的空间分辨率,能够正确区分空气、玻璃和水三种不同折射率的物质,且其边界清晰可辨;由于利用了折射率信息,投影折射率计算机层析图像消除了常规光学相干层析图像中的几何畸变。