可编程图形硬件下的三维图像的并行重建算法

本文在研究过程中,从几何层面上研究了FDK算法特性,并对其进行了几何描述,并据此分析了一种运用可编程图形硬件加速图像构建方式,在该方式运用过程中,充分运用了图形处理器的高精度性特征、可编程性特征以及计算特性,该图形重建方式操作较为便捷,能够降低运用成本,与原有的传统算法相比,操作效率更高。     

自相关代数迭代重建算法重建含遮挡物场

用自创建的简单白相关代数迭代重建算法（SSCART）重建含遮挡物场，分析了重建效果。采用数值模拟的方法，分别用原始的代数迭代重建算法（ART）与SSCART重建含遮挡物场，分析了模拟效果和重建精度。结果发现，这2种算法都能重建含建遮挡物场，但重建效果差别较大，SSCART能较精确重建原场。SSCART算法的重建精度MSE指标在10^-4数量级上比ART的降低了26．6％，PE指标在10^-2降低了77．6％。     

一种改进的TV图像重建算法

针对当前稀疏角度下有限角图像重建过程中,边界部分出现伪影,降低了图像重建质量的缺陷。文中提出了一种新的ART+TV算法,该方法是在原始TV算法的基础上进行改进。原始TV梯度下降算法求解目标函数最小值时,使用固定函数作为目标函数,文中对其进行更改,采用带参数的目标函数,并对TV重建后的结果进行自适应步长修正,加速图像收敛。与传统的ART+TV算法相比,文中算法在不改变重建速度的基础上,且在少量迭代次数下,能重建出质量更高的图像,抑制图像伪影。     

改进的图像重建迭代算法

针对不完全数据图像重建问题,该文从积分方程角度提出一种改进的图像重建迭代算法(Im-proved Iterative Reprojection Reconstruction,IIRR),并证明其在范数下收敛。该算法的图像重建收敛速度和重建图像误差依赖于引入的参数因子、已知的投影数据与图像的先验信息。重建图像可以表示为由已知投影数据所构成图像的级数形式。数值模拟结果表明,IIRR算法在不完全数据的情况下具有较好的图像重建能力。     

基于Landweber迭代的图像重建算法

本文尝试将一种新型的基于Landweber迭代算法用于电阻抗断层图像(EIT)重建。该算法与线性反投影算法不同,Landweber算法可以明显地改进图像质量。仿真结果表明,它不仅可以消除噪声干扰,而且能加快收敛速度。     

重建高分辨率图像的实时串行迭代算法

提出了一种基于多帧低分辨率图像重建高分辨率图像的实时串行迭代算法，在得到与传统多帧算法图像质量相近的同时，大大节省了计算所需的存储空间，给出了该算法的收敛性的证明，计算机模拟结果表明该方法和实验的一致性，最后在一个实际系统验证该方法。     

基于RBF网络图像表示的CT重建算法研究

本文提出一种基于径向基函数(Radial Basis Function-RBF)神经网络图像表示实现对计算机断层成像装置不完备投影数据的重建方法,并分析了方法的计算效率、重建质量和适用范围.该方法采用RBF神经网络表示断层图像,降低了问题的计算规模,并通过ART(Algebraic Reconstruction Technique)迭代算法重建出断层图像.在模拟实验中,我们将本方法与FBP、ART的重建图像算法进行了比较.实验结果表明所提出的方法其重建质量和计算效率都有明显地改进.     

一种内存优化的代数重建算法及其快速实现

本文提出一种在图像的代数重建算法(ART)中能够有效地减少内存占用的快速实现方法,将直接ART方法中的每个投影每条射线的系数矩阵分解为射线矩阵和单条射线的系数矩阵.射线矩阵保存每条射线的斜率和截距,系数矩阵在每次迭代之前计算得到,考虑到同一投影角下每条射线的相关性,系数矩阵可以递推计算,从而极大地节省了时间.实验选用Shepp-logan模型,实验结果表明了本实现方法的实用性.     

微波辐射计的SIR图像重建算法

提出了图像重建可以提高微波辐射计分辨率,并对图像重建的SIR算法原理进行了研究;从采样间隔和迭代次数两方面分别对图像含噪声和不含噪声两种情况进行仿真验证.结果表明,SIR算法是一种有效的图像重建算法.     

基于结构稀疏化的红外图像超分辨率重建算法

本文在稀疏编码的基础上,对红外图像特性进行分析,提出了一种基于结构稀疏化的红外图像超分辨率重建算法。该算法将稀疏作为先验知识,通过对稀疏进行结构化编组,学习字典中高能量的区域,通过纹理代价函数和结构代价函数来实现图像的超分辨率重建。实验结果表明,本文算法较传统的稀疏编码方法在PSNR方面提高4-5dB,重建后的图像更加清晰,背景层次感更强。     

基于压缩感知的OMP图像重构算法改进

阐述了压缩感知相关理论以及信号的重构算法,围绕其中的匹配追踪系列算法展开研究,同时在正交匹配追踪算法(OMP算法)的基础上引入了几种改进算法,并结合OMP算法本身耗时长、速度慢的问题,给出了一种OMP的改进方案,该方案将图像进行分块再处理,从而大幅降低了OMP算法迭代的矩阵规模。在相同条件下该算法的主客观重建效果均优于原来的算法。     

基于MG-CG算法的图像超分辨率重建

提出一种基于多重网格(MG)和共扼梯度(CG)算法相结合的图像超分辨率重建快速算法.首先采用Tikhonov正则化方法给出图像超分辨率重建模型;然后在系统介绍MG和CG算法的基础上,针对超分辨率重建中常见对称正定稀疏线性方程的求解,提出多重网格-共扼梯度(MG-CG)算法;详细讨论了MG-CG算法的光滑、限制、插值操作以及计算复杂度.实验结果表明该算法与MG、CG和Richardson迭代算法相比,具有更快的收敛速度.     

一种基于压缩感知的迭代重建算法

迭代重建算法是一种经典的CT图像重建算法,适合于不完全投影数据的图像重建,其缺点是重建速度慢。为提高图像重建的质量和速度,文中利用压缩感知理论提出了一种改进的基于图像全变差最小的迭代重建算法。该算法在迭代的不同阶段对迭代初始值做不同处理,并在每次迭代结束后采用梯度下降法调整全变差。实验结果表明,该算法不但提高了图像重建质量,同时也加快了迭代图像的收敛速度。     

修改的联合代数迭代法及其在图像重建中的应用

少数投影重建算法研究是当今图像重建算法中的一个难点问题,本文提出了一种基于联合代数迭代法的改进算法,该算法将射线穿过像素的长度和像素的灰度综合考虑进迭代公式,有效地抑制了联合代数迭代法的边缘效应,使得重建精度大大提高,并且可以很好地应用于少数投影重建。     

基于结构照明的超分辨荧光显微成像重建算法

由于具有低光毒性、高速宽视场以及多通道三维超分辨成像能力,超分辨结构照明显微术(SR-SIM)特别适合用于活细胞中动态精细结构的实时检测研究。超分辨结构照明显微图像重建算法(SIM-RA)对SR-SIM的成像质量具有决定性影响。本文首先简要介绍了超分辨显微术的发展现状,阐述了研究SR-SIM图像重建算法的必要性;然后介绍了SR-SIM的成像原理,并重点介绍了SR-SIM图像重建算法,包括SR-SIM中频繁使用的去卷积重建算法、SR-SIM校准与重建过程中参数值获取的算法,以及目前发展的超分辨结构照明显微图像重建算法,并介绍了SR-SIM工具箱;最后总结了当前发展超分辨结构照明显微图像重建算法需解决的5个问题。     

超分辨率重建算法在热红外图像中的应用

高空间分辨率的热红外图像能够提供更多关于目标场景的细节信息,因而在 计算机视觉、医学和遥感等诸多领域有着广泛的应用需求。由于通过提升热红外相机硬件性 能的方式往往需要付出高昂的代价,因此我们选择通过超分辨率重建的方式来提高热红外图像的空间分辨 率。本文所重建的热红外图像来源于舟山航拍试验,所用热红外相机由自主设计搭载。分别采 用凸集投影法和迭代反投影法对热红外序列图像进行了超分辨重建。实验结果表明,这两种算 法均能有效提高热红外图像的空间分辨率。     

图像处理在PC机群上的实现及性能优化

利用PVM建立PC机群环境，并在此环境中开展并行研究。分别采用串行与并行的计算方法实现了图像的平滑处理。在并行计算中。对大小不同的图像分别进行了并行计算，得出对应的处理时间以及所获得的加速比。最后采用了一种改进的算法实现了图像处理。针对所获得的实验数据，得出加速比较低，通过采用数据本地化的优化措施．有效地提高了并行加速比．达到了良好的性能效果。通过对实验结果的分析可知，当前的并行处理的实施对于处理数据传输量很小的求解问题上有一定的性能效果．只有网络性能达到一定程度的时候，并行处理就可以应用在普通问题规模上．并能够取得良好的处理速度。     

改进HD距离和遗传算法的图像匹配研究

针对高分辨力图像匹配点难于确定且运算量大的问题,提出一种加权Hausdorff(HD)距离和多策略并行遗传算法相结合的图像匹配算法.算法采用概率加权Hausdorff距离,减少噪声、出格点等对匹配的影响,并利用多策略并行遗传算法的并行处理能力对概率加权Hausdorff距离进行寻优,提高匹配速度.试验结果表明,该算法对...