卷积反投影算法中内插函数研究

对工业CT广扇束扫描模式下的图像重建算法进行了研究.为了提高图像质量,提出了基于内插函数的卷积反投影图像重建算法,该算法提出了新的思想,改进了已有的图像重建过程.在计算机上成功地实现了从数据采集仿真到图像重建的全过程,给出了各种应用情况下的重建结果,并对结果进行了对比分析和评估,证明了基于内插函数的卷积反投影图像重建算法可以有效地提高重建图像的质量.     

连续断层图像的边缘检测研究

工业CT扫描通常只能得到某一断面上的二维信息,不能得到被检测物的整体描述,技术人员只能根据获得的系列二维图像在人脑中综合复原为三维结构.因而人们希望能得到直观地、精确地展示被检测物体三维空间结构的ICT直观图像,能得到比二维图像更加丰富的信息.因此断层图像的三维重建在工业无损探伤、天体结构的观察及其它更广泛的领域有着极其重要的实用价值和研究意义.本文提出了一种基于边缘检测的按层剥离的算法,此算法是在二维图像上进行,然后再将分割后的序列图像再进行三维重建实现三维物体的按层剥离显示效果.     

基于深度学习的图像边缘检测算法综述

边缘检测是将图像中的突变的重要信息提取出来的过程，是计算机视觉领域研究热点，也是图像分割、目标检测与识别等多种中高层视觉任务的基础。近几年来，针对边缘轮廓线过粗以及检测精度不高等问题，业内提出了谱聚类、多尺度融合、跨层融合等基于深度学习的边缘检测算法。为了使更多研究者了解边缘检测的研究现状，首先，介绍了传统边缘检测的实现理论及方法；然后，总结了近年来基于深度学习的主要边缘检测方法，并依据实现技术对这些方法进行了分类，对其涉及的关键技术进行分析，发现对多尺度多层次融合与损失函数的选择是重要的研究方向。通过评价指标对各类方法进行了比较，可知边缘检测算法在伯克利大学数据集（BSDS500）上的最优数据集规模（ODS）经过多年研究从0.598提高到了0.828，接近人类视觉水平。最后，展示了边缘检测算法研究的发展方向。     

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．     

CRC算法在计算机网络通信中的应用

在计算机网络通信中，为了降低数据通信线路传输的误码率，可以采用一种差错检测控制——循环冗余码校验（CRC）。介绍了CRC算法的原理、CRC算法的校验规则、CRC算法分析、CRC算法程序设计。由于CRC算法采用软件校验的方法，不需要设计另外的硬件电路，校验速度非常快，提高了计算机网络通信的速度和报文传输的准确性。     

ART图像重建算法在ICT窄角扇束中的研究

对ICT(Industrial Computed Tomography,ICT)窄角扇束扫描方式下的迭代图像重建(Image Reconstruction)算法进行了研究,提出了新的代数迭代重建算法(Algorithm Reconstruction Technique,ART),该算法改进了已有的迭代过程,加入了新的迭代参数,通过改变迭代进程和调整收敛因子来提高图像的质量.作者在计算机上成功地实现了从数据采集仿真到图像重建的全过程,证明了ART算法可以有效地提高重建图像的质量.     

工业CT数据采集系统的控制逻辑研究

数据采集系统的控制逻辑是工业CT(Industrial Computed Tomography)的重要组成部分，如何保证数据采集系统的控制逻辑工作的稳定、可靠、一致性，对于研制工业CT，提高工业CT的整体性能有重要的意义。文中介绍了工业CT数据采集系统控制逻辑的设计方法，论述了数据采集系统控制逻辑的总体设计和详细设计，给出了系统的设计与实现方案。     

基于空洞卷积和多特征融合的混凝土路面裂缝检测

混凝土路面的裂缝检测是确保道路安全的重要基础任务。针对混凝土路面的复杂背景和裂缝本身复杂的拓扑结构,提出了一种基于空洞卷积和多特征融合的混凝土路面裂缝检测网络,该网络采用基于U-Net的编码-解码结构。在编码阶段,使用改进的残差网络Res2Net提高特征提取能力;在网络的中间部分,使用串联和并联相结合的不同空洞率的空洞卷积,从而在增加特征点的感受野的同时不会降低特征图的分辨率;在解码阶段,融合了从低层卷积到高层卷积的多尺度和多级特征,提高了裂缝检测的准确性。为证明所提算法的有效性和准确性,将其与现有的部分检测方法进行了比较并使用F-score来评估检测性能。在多个混凝土路面数据集上的实验结果表明,该算法提高了裂缝检测的准确性,具有较好的鲁棒性。     

交叉融合的“人工智能+”学科建设探索与实践

目前,人类正迈入智能时代,人工智能与经济、社会的发展深度融合,成为了孕育新一轮科技革命和产业变革的核心推动力量,培养智能社会建设所需要的跨学科人工智能创新创业人才变得极为必要。为了适应智能时代对人才培养的这一迫切需求,高校需要加强智能类学科建设,探索交叉融合的“人工智能+”学科建设新模式,提升人工智能领域学科地位并创新拓展其他学科的发展建设方向。文中提出了“人工智能+”学科建设的交叉融合模式:一方面,从人工智能学科内涵出发,依托计算机科学与技术学科开展人工智能基础学科方向建设,夯实人工智能领域学科的基础;另一方面,结合社会经济产业发展的重点领域方向布局,依托相关领域优势学科发展建设行业领域智能化新学科方向,实现人工智能学科建设与其他领域学科建设的共融共生、相互助力、协同发展。在重庆邮电大学和重庆市的学科建设中,这一模式发挥了显著作用,为人工智能领域的学科建设提供了有益参考。