一种快速放射CT重建算法的研究

ＥＭ算法用于求解重建问题，具有一些非常好的特性，几十年来一直为人们所重视。ＥＭ算法也存在着缺点，例如收敛速度较慢，使它的应用受到一定的限制。为此，人们提出了很多加快收敛速度的方法，取得了不少有价值的结果。     

多准则图像重建的神经网络实现

本文提出一种以多目标优化理论为基础的神经网模型。它在多目标决策理论框架下学习和自适应,并具有鲁棒性、容错能力和快速收敛特性。这一模型应用於多准则图像重建的并行实现。计算机模拟结果表明了它的功效。     

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.     

基于不可分离MRA的快速小波去噪图像重建

提出了一种基于不可分离MRA的小波去噪重建算法.算法将投影数据进行二通道的小波分解,从而直接得到小波的近似系数和细节系数,对这些小波系数进行基于小波的阀值化去噪处理,再经过逆小波变换就得到了最终的重建图像.算法降低了复杂度,与可分离MRA重建算法比较速度更快,并且可以去噪.     

一种新型的声表面波液相检测系统的研究

为实现工业生产中某些溶液特性参数的全自动实时监测,设计了一种新型的基于虚拟仪器测试平台的双通道水平剪切声表面波(SH-SAW)液相传感检测系统,将流动注射分析方法应用于该系统,可分别检测溶液的总盐度和白酒的酒精度,以及食用油、汽油等有机溶液中水的质量分数.实验表明,对总盐度的检测下限低于1.2×10-4S/m;对白酒酒精度检测的测量误差小于±0.2°;可以有效地识别有机溶液的水质量分数.该传感检测系统具有使用方便、检测速度快、抗干扰强、重复性好等优点,这种微机化后的新型分析仪器适合于工业生产现场的实时监控使用.     

超声逆散射图象重建问题中截断奇异值分解正则化方法研究

为解决超声逆散射成像问题中的非线性性,人们需要反复地求解前向散射方程和逆散射方程,以达到对全场和未知函数的精确近似,从而根据这一未知函数的精确近似,较好地重建物体内部的断层图象.前向散射方程是一个适定的方程组,可以采用通常的方法进行求解;而逆散射方程则是一个不适定性的方程组,即使数据中存在一个微小的误差,都可能引起解的较大偏离,因此,对这个不适定方程组的求解问题是整个迭代算法成功的关键.而在不适定性问题的求解过程中,正则化参数的选取又是非常重要的.求解不适定性方程的传统方法是Tikhonov正则化方法,这一方法的实质是在传统最小二乘方法上加上一个小于1的滤波因子,对于超声逆散射成像问题来说,效果并不太好.本文将截断奇异值分解正则化方法应用于逆散射方程的求解问题中,并对正则化参数的选取方法进行修正.数值仿真结果表明,这一方法配合适当的正则化参数选取,可以更好地滤除噪声,提高重建图象的质量与可信度,同时还可以减小迭代过程中的计算量.     

基于广义径向基函数神经网络的非线性时间序列预测器

该文对传统的径向基函数（ＲＢＦ）神经网络的结构和学习算法进行了总结,并在此基础上提出了广义径向基函数模型概念,使这种网络具有更好的应用灵活性与可扩充性。文章基于Ｍａｃｋｅｙ－Ｇｌａｓｓ造血模型方程的数值解数据,对此广义模型与现有的ＲＢＦ模型和梯度径向基函数（ＧＲＢＦ）模型对一笥时间序列预测问题的应用结果进行了比较与讨论,显示出这种广义模型的应用有效性。     

基于多准则神经网络优化的Compton背散射成像

详细阐述了基于散射能量谱的行扫描Compton背散射成像原理，将成像方程归结为一个大型非线性方程组，然后用基于多目标优化的神经网络来求出重建问题的解。数据模拟结果表明，所构造的神经网络对Compton背散射多准则成像是可行的，适于处理不适定重建问题。     

基于小波的图像重建算法研究

本文对小波理论在图像重建中的应用进行了回顾，着重分析了小波理论在滤波反投影算法中的具体算法，分别从一维小波变换和三维小波变换进行了详述。最后对小波在该领域内的发展和前景做了总结。     

单目图像序列中基于正则化的局部三维非刚体运动估计

通过局部的三维非刚体运动估计进而达到全局估计结果是三维非刚体运动估计中的重要方法。本文提出了在单目图像序列中利用正则化的手段解决局部的三维非刚体运动估计。首先，在帧间特征点匹配已确立的前提下，利用仿射运动模型并结合中心投影方式提出了运动估计的最小二乘模型；然后针对三维运动估计的不适定性提出了正则化的运动估计方法，以正则化的形式融入运动的先验知识，使运动估计的结果更具鲁棒性；最后利用Levenberg-Marquart方法实现运动参数的求解。仿真图像序列的实验反映了本文方法的有效性。