超声逆散射成像问题中的正则化方法研究

为提高成像质量,需反复地求解不适定逆散射方程,而不适定方程的求解需要正则化处理.将截断完全最小二乘正则化方法应用到迭代过程中,该方法同时考虑逆散射方程的系数矩阵和数据项均存在误差的情况,不仅适合于不适定性较弱的情况,而且适合于不适定性较强的情况,提高了算法的收敛性以及成像的质量.对不同结构以及不同对比度图像的数值仿真结果显示,截断完全最小二乘正则化方法,较只考虑数据项存在误差的Tikhonov正则化方法成像质量高,且适用范围广.     

瞬变电磁场反问题的不适定性及其解法简介

本文指出了瞬变电磁场中的一些典型的反问题:讨论了反问题的不适定性及其物理原因.通过对不适定性的详细分析,介绍了不适定性问题解法的基本思想和算法.简介了求解的一般过程.     

基于自适应权重粒子群的电容层析成像边界灰度补偿算法

电容层析成像图像重建是一个典型的病态问题,它的解是不稳定的.为了对这个不适定问题进行求解,在分析电容层析成像基本原理的基础上,提出了一种自适应权重粒子群的电容层析成像边界灰度补偿算法.该算法通过引入粒子群的平均绝对速度与理想速度,自适应调整粒子群优化算法中的参数,对成像后图像边界周围的灰度进行补偿.数值实验结果表明,同线性反投影和共轭梯度算法相比,进行边界灰度补偿后的图像兼备成像质量高、边界均匀稳定等优点,为ECT图像重建算法的研究提供了一个新思路.     

用于油气两相流空隙率测量的电容层析成像量化新算法研究

提出了一种基于Tikhonov正则化原理并组合同步迭代算法(simultaneous reconstruction technique,SIRT)的组合型量化图像重建新算法,Tikhonov正则化原理用于克服图像重建中的不适定性问题并得到初始重建图像,SIRT算法用于对初始图像的迭代改善从而得到最终重建图像,新算法图像重建的质量优于目前常用的滤波线性反投影（FLBP)算法,将新算法应用于油气两相流的空隙率测量表明,提出的量化新算法是有效的,并经实验验证,空隙率测量的最大误差可小于5％,测量时间小于0．25s。     

一种有效的超分辨率图像序列重建算法

针对降质图像序列的超分辨率重建研究,分析了超分辨率重建问题中图像序列的降质过程和重建过程的不适定问题,并提出了用最小二乘法和自适应正则化结合分布迭代的方法对图像序列进行重建.实验结果表明,该方法可以有效重建出高分辨率图像,在复原图像的峰值信噪比和主观视觉效果等方面比其他方法都有显著的提高.     

基于改进总变差正则化算法的金属缺陷三维重建方法

为解决电磁层析成像(electromagnetic tomography,EMT)图像重建中的不适定性和病态性,将电磁层析成像用于金属缺陷检测,根据缺陷分布的稀疏性,提出了一种基于改进的总变差正则化算法(total variation,TV)的电磁层析成像图像重建方法,讨论了检测深度与激励频率的关系,利用三维重建算法对金属零件的表面和内部缺陷进行检测。通过仿真和实验评估了所提出算法的性能,并与Tikhonov正则化算法和L1正则化算法的重建图像和相对误差(relative error,RE)进行了比较。仿真和实验结果表明:使用改进的TV正则化算法重建的图像具有更好的图像重建效果和更小的相对误差,相对误差低至0.1左右,可以提高缺陷图像的重建质量和精度。     

基于Fourier变换-源强模拟技术近场声全息正则化方法比较

近场声全息中通常需要采取正则化方法来改善重建的不适定性.研究在基于Fourier变换-源强模拟技术的近场声全息理论基础上,分别对截断奇异值法和Tikhonov法进行了比较,并使用广义交叉验证法和L-曲线法对正则化参数进行选取,最后采用不同的组合方法对声场重建进行仿真分析.结果表明：运用L-曲线法结合Tikhonov正则化方法,重建声场的相对误差较小,能有效地解决该理论重建过程中的不适定性.     

基于迭代Tikhonov正则化的电容层析成像图像重建

电容层析成像图像重建是一个典型的病态问题,其图像重建是一个非线性的求解过程,Tikhonov正则化方法是处理病态问题的有效方法之一,由于标准Tikhonov泛函的过度光滑,导致重建图像的细节信息丢失,重建的图像质量并非理想．以标准的Tikhonov算法为基础,给出了一种新的迭代算子,利用该算子可以使重建的图像细节进行一定的修正,通过仿真证明其在速度和图像重建准确度上得到了提高．     

辐射保真的红外遥感图像超分辨率重建

为了解决红外遥感图像超分辨率重建与辐射定标精度保真之间的矛盾,结合正则化超分辨率重建理论,建立了基于二阶总广义变分的超分辨率重建模型。 通过分析重建模型的特点,引入交替方向乘子法进行数值求解;重建过程利用双边滤波器原理,将图像的高低频信息分离;针对分离后高频信息图像进行重建处理,将低频信息图像与重建后的高频信息图像融合达到超分辨率的目的。 利用风云四号气象卫星得到的真实红外图像进行实验验证和定量化分析,表明该方法对辐射定标精度的影响要小于常规意义下的超分辨率重建的影响。     

电容层析成像图像重建算法的研究

在分析电容层析成像基本原理和图像重建算法的基础上，提出了采用迭代代数方法对管道截面图像进行重建．针对迭代算法收敛速度慢、耗时多的缺点，对迭代算法进行了改进，使重建图像的速度和质量都有明显的提高．     

颗粒跳跃的计算机图像预处理方法

在非均匀沙床面上进行颗粒跳跃跟踪电视摄像试验得到一系列序列图像,可据以确定不同水流条件下颗粒跳跃的轨迹及速度,后者在输沙力学中具有重要意义．为获得有关颗粒跳跃的高精度数据,作者对摄像试验图像作了计算机图像处理和识别．首先将真彩色图像转化为灰度级图像,并对有用部分进行预截取．然后对这些图像采用半邻域法滤波和十字形中值滤波等平滑滤波方法进行处理,取得了较好的结果．这些图像的预处理工作为今后对图像作诸如阈值分割、轮廓线抽取和直线检测等的进一步处理奠定了基础．     

一种基于OpenGL的三维医学图像的显示系统软件的研制

从研究一个性价比较高的且具有较多性能的三维医学图像显示系统的观点和角度出发,在微机有限的内存资源上实现整个三维成像的系统结构及各分析处理的功能模块。本文讨论了由二维断层图像序列重建三维结构的算法,着重探究了采用ＯｐｅｎＧＬ作为医学图像三维显示的开发工具,利用其功能强大的开放式的图形库,提高整个分析处理系统的运行速度,同时又能产生较高质量的显示图像,并且使应用程序具有较好的移植性。最后,本文以人脑Ｃ     

基于小波和区域统计的纹理图象检索系统

对大型的图象数据库进行准确检索的时候 ,需要对纹理与非纹理图象进行分类 ,为了准确地提取图象中的纹理特征 ,本文在文献 [4]的基础上 ,提出了一种新的基于小波和区域统计特性的算法来对纹理和非纹理图象进行分割 ,并以此算法对一个具有 10 0 0幅真实图象的图象数据库进行了检索 ,实验结果表明本文的算法取得了较好的纹理与非纹理图象的分类检索效果     

基于支持向量机的电容层析成像图像重建算法

针对BP重建算法处理由电容层析成像系统所采集的投影数据耗时较多、收敛慢的问题,提出一种基于支持向量机的电容层析成像系统图像重建算法,提高了重建算法的成像速度,从而改善成像系统的整体性能.仿真结果表明,该方法的成像精确度及成像实时性较好.     

基于Twomey算法的CT图像重建

针对不完全投影数据的CT图像重建,本文将原本用于反演微粒粒径分布的Twomey算法引入并应用到CT图像重建中。在代数迭代层面上把其与代数重建技术(ART)算法和同步迭代重建技术(SIRT)算法分析对比后进行了计算机模拟实验。仿真结果显示:本文算法所求得的解的精度要优于主流的ART和SIRT算法。     

基于神经优化的最大熵图像重建算法

提出了一种基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络优化的图像重建算法。将图像重建问题转化为ＨＮＮ优化问题,取重建图像熵函数最大以及原始投影与再投影之间的误差平方和最小作为图像重建的优化目标,作为能量函数构造连续型ＨＮＮ模型,由ＨＮＮ能量函数极小化可得到重建问题的优化解。     

B超医学图像分割技术的研究

图像分割是图像处理过程中一个关键的环节.本文探讨了对B超图像的分割技术,对目前文献中常用的B超图像的分割算法--阈值分割法、结合特定理论工具的方法进行了分析和研究,总结了使用活动轮廊模型进行B超图像轮廓提取的关键技术,同时,联合使用动态阈值分割及最优阈值分割法,实现了对B超图像的二值处理.     

基于异构多核构架的双目散斑3维重建

本文提出一种基于异构多核构架的双目立体散斑三维重建方法。该方法在构建双目立体视觉模型基础上,辅助投射白色散斑结构光,然后通过采集高分辨率双目散斑变形图像,经过极线校正后,运用零均值归一化互相关函数(ZNCC)作为相关算法的匹配代价函数,对传统的ZNCC快速计算方法进行修改并将其移植到异构多核处理器Myriad2上,实现了高精度物体三维重建效果。使用该方法进行三维物体重建可有效克服传统立体视觉算法对弱纹理区域重建效果较差的缺点,并借助异构多核构架处理器的自身特点,重充分发挥其强劲的并行运行能力,在不损失系统重建精度的前提下,使系统运行时间极大缩短,对系统的重建效率具有较大提升。     

Dual-basis reconstruction techniques for tomographic PIV

As an inverse problem, particle reconstruction in tomographic particle image velocimetry attempts to solve a large-scale underdetermined linear system using an optimization technique. The most popular approach, the multiplicative algebraic reconstruction technique(MART), uses entropy as an objective function in the optimization. All available MART-based methods are focused on improving the efficiency and accuracy of particle reconstruction. However, those methods do not perform very well on dealing with ghost particles in highly seeded measurements. In this report, a new technique called dual-basis pursuit(DBP), which is based on the basis pursuit technique, is proposed for tomographic particle reconstruction. A template basis is introduced as a priori knowledge of a particle intensity distribution combined with a correcting basis to enable a full span of the solution space of the underdetermined linear system. A numerical assessment test with 2D synthetic images indicated that the DBP technique is superior to MART method, can completely recover a particle field when the number of particles per pixel(ppp) is less than 0.15, and can maintain a quality factor Q of above 0.8 for ppp up to 0.30. Unfortunately, the DBP method is difficult to utilize in 3D applications due to the cost of its excessive memory usage. Therefore, a dual-basis MART was designed that performed better than the traditional MART and can potentially be utilized for 3D applications.     

基于切片图像的血管三维重建方法

研究了基于血管切片投影图像的血管三维重建问题。通过对所给血管切片图像格式的转换 ,利用细化方法和轮廓边缘检测的 Kirsch算法 ,构建了切片图像的骨架 (中心线 )和轮廓线 ;提出了最小距离最大半径法 ,得到了切片图像最大内含圆的圆心和半径。对于球心坐标及其在 XY,YZ,ZX坐标面上投影的散点图 ,利用非均匀有理 B样条 ( NURBS)技术、三次样条插值方法对散点数据进行拟合 ,分别得到了三坐标面的投影图及空间中轴线的方程。进而建立圆柱螺线模型 ,利用最小二乘原理对散点数据再拟合 ,得到结果如下 :中轴线为圆柱螺线 ,半径为 30 ,在 3个坐标面 XY,YZ,ZX上的投影分别为 :半圆弧曲线、正弦曲线、余弦曲线 ,并给出了相应的算法。最后 ,利用得到血管的中轴线方程及半径 ,建立了血管的管状曲面模型 ,对血管进行了三维重建