基于硬件实现的锥束CT图像重建系统的存储机制设计

为了实现三维锥束CT图像重建加速系统的小型化,建立了基于FPGA的三维图像重建系统。并对该系统中所采用的FDK重建算法所需的数据存储量和数据传输量以及由SDRAM、SRAM和FPGA内部缓存组成的存储系统的数据吞吐率进行了研究。首先,根据FDK算法的滤波与反投影两个步骤介绍了三维锥束CT图像重建系统的数据规模。接着,介绍了一种以SDRAM为外部主存,以SRAM为外部缓存和以FPGA内部SRAM资源作为内部高速缓存的存储机制。然后,介绍了该存储机制的实现方法以及测试方法。最后对该三维图像重建系统的数据吞吐能力进行了测试,并将之与FDK算法所需的数据传输量进行了对比分析。试验结果表明:该存储机制的数据连续存取速度为151.9MB/s,数据随机存取速度为100MB/s,基本满足小规模的三维图像重建的数据存储与传输带宽的要求。     

工业CT图像的二维几何测量方法研究

为实现对物体内部结构尺寸的无损测量,提出一种基于阈值化边缘提取的工业CT图像几何尺寸的自动测量方法。首先对CT图像进行预处理,然后采用最佳阈值分割方法进行边缘提取,在此基础上实现了对工件的CT图像的几何尺寸的自动测量。实验结果表明:对图像的几何测量达到了一定的精度,基本上满足了可重复性和精确度的要求。同时这种方法对于有伪影的图像,可以有效地减少伪影的影响。     

基于窄角扇束CT多次扫描的局部重建算法

介绍了窄角扇束工业CT的局部扫描方法,通过源与探测器的平移加旋转实现扫描;研究了CT多次扫描的局部重建算法,从粗略扫描重建的低分辨率图像中圈定感兴趣区域,再进行小步距扫描,重建出高分辨率的图像;提高了检测效率并且只需要更少的时间就可获取高质量的局部图像。     

基于集群并行及指令优化的FDK重建算法

为提高锥束CT的FDK重建算法在重建高分辨率的图像时的速度,分析2种并行策略及其对应的通信时耗,研究集群并行与SSE指令优化计算相结合的FDK算法,在8个节点的集群系统上进行实现。实验结果表明,采用集群并行加指令优化的方式,可将分辨率为2563的图像的重建速度提高到原来的29倍。     

Zernike矩边缘检测与多项式拟合的CT图像三维测量算法

针对工业CT切片z方向分辨率不足问题,研究一种Zernike矩边缘检测与多项式拟合结合、自动预测顶端的高精度三维测量算法。首先通过Zernike矩对每张切片图像提取亚像素级轮廓,并用多项式拟合该轮廓;然后对拟合曲线进行等相角间隔采样,并建立同相角的轮廓点匹配,采用层间插值算法得到中间层的轮廓点并外插预估工件顶端点;最后采用台体法计算工件体积。对体积相等的圆柱、圆锥和半球3个标准试块进行CT扫描、测量并分析了测量误差的来源。实验结果表明,对实际工件体积测量误差降低到1%以下,能够满足工程应用中的自动、快速、高精度体积测量要求。