基于Mean Shift和插值图像修复算法的CT图像金属伪影消除方法

近年来CT成像技术在临床医学中广泛应用,但当病人体内含有金属移植物时,由于射线硬化等原因很可能在金属物体周围产生亮暗伪影,降低图像质量,影响诊断的准确性.为了消除CT图像中的金属伪影,本文提出基于Mean Shift和插值图像修复的算法,基本流程为用自适应Mean Shift算法预处理CT图像,平滑噪声和轻度伪影,用简化的Mean Shift算法快速精确分割金属物体,由修复组织信息的插值图像生成先验图像,用先验图像的投影数据替换原投影数据得到校正后的CT图像.经过对比实验,文中算法在去除金属伪影的同时,能够保护原有CT图像的组织结构,取得了更好的处理效果.     

利用轨迹修复改进CT金属伪影去除算法的研究

金属伪影严重地影响CT图像的质量及其医学诊断价值。考虑到临床数据的可靠性及时效性,正弦图修复及其改进的方法已成为近年来研究的热点。典型的NMAR方法(Normalized Metal Artifact Reduction),多数情况下能准确地恢复原始数据,并尽可能少地残留或引入新的伪影。然而当出现高密度组织（骨头等）与金属不相邻时,就会在金属与高密度组织间不可避免地引入或残留部分伪影。本文在NMAR算法的基础上,引入了一种基于正弦图中轨迹修复的金属伪影去除方法(TNMAR）。具体地,在NMAR方法中正弦图归一化后的区域修复期间,引入了高密度组织轨迹方向的平滑修复。此方法一定程度上削减了NMAR修复后金属与高密度组织间的残留伪影,且尽可能地恢复了原图的高对比度及组织细节。临床中,有很高的应用价值。      

扇束CT几何伪影的校正方法

实际工业CT系统很难满足经典CT图像重建公式所要求的射线源焦点、转台中心及线阵探测器之间严格的对准关系.不满足对准关系将导致经典CT图像重建公式所重建的图像中出现几何伪影.本文引入可以描述一般情况下CT扫描几何关系的一组几何参数,给出了由金属丝的投影数据间接估计这些几何参数的方法,还给出了基于这些几何参数的图像重建公式...     

锥束CT去除环形伪影的方法研究

环状伪影是CT技术人员经常遇到的影响重建图像质量的一种伪影,造成环形伪影的因素很多,其中探测器缺陷引起的环形伪影最为常见。环形伪影表现在原始图像结构上是圆环或者是圆弧,理论认证发现探测器响应效率不一致,会使锥束三维CT重建结果产生环形伪影。环形伪影影响了CT图像的分析和后续处理,因此去除环形伪影显得非常具有使用价值。本...     

基于最大互信息量熵差分割的CT金属伪影消除

 本文作者提出一种基于图像最大互信息量熵差分割的CT金属伪影消除算法.新算法首先利用各向异性高斯滤波对原始CT图像进行预处理,以抑制CT图像中的部分噪声和伪影;其后配合最大互信息量熵差分割算法,对预处理CT图像进行自适应多目标分割;接着通过对分割后的金属物图像及由金属引起的伪影进行正向投影,得到金属物的投影数据,并将此投影数据与原始CT图像的正向投影数据做"与"运算,以获取金属物投影在投影空间内的索引函数,再将原始CT投影数据减除金属物对应的投影数据部分,利用索引函数完成原始CT投影数据中的反馈式插值处理,得到修正的投影数据;最后对修正的投影数据采用滤波反投影完成CT图像重建.实验表明,本文算法对含有金属伪影的真实体模CT图像和临床CT图像的伪影消除均有尚佳表现.     

一种改进的EPI伪影校正算法

EPI是功能磁共振成像(fMRI)广泛采用的一种扫描技术。成像物体的磁敏感性、化学位移、静磁场不均匀性以及系统硬件性能的不完善等因素导致EPI图像在相位编码方向存明显的ghost伪影,严重破坏了图像的质量。研究基于图像的后处理方法校正EPI伪影具有明显的实际临床应用价值。首先分析了现行相位校正算法和相位恢复算法的不足之处,然后提出了一种改进的EPI伪影校正算法。改进的算法充分利用两种方法的优点,并克服了各自的缺点,较好地实现了伪影校正。通过对实际的phantom图像处理,阐明了改进算法的稳定性及可靠性。     

基于无监督学习网络模型的PET影像伪影校正

核医学领域PET/CT可以为胸腹部的肿瘤诊断提供影像支持。但由于患者在扫描过程中不自主的呼吸运动,会造成呼吸运动伪影。为了提高PET图像质量,文中提出了一种无监督的图像配准校正框架,该方法中通过三维卷积神经网络(3D-CNN)预测图像的配准域,再由空间变换网络(STN)对图像进行扭曲变换,实现对PET图像的伪影校正。实验结果表明,在仿真的PET几何体模和像素体模数据集上分别取得了82.12%和83.76%的相似性Dice值,证明了该方法的有效性。     

红外图像噪声先验中值滤波方法的设计与应用

红外图像中的脉冲噪声影响温度测量及分析,同时影响红外图像的可观性。传统中值滤波容易造成过度滤波,影响温度分布,丢失图像温度信息。针对传统方法的缺陷,借鉴噪声检测的中值滤波方法,将其应用于红外图像的脉冲噪声滤波。该方法在中值滤波之前进行一次脉冲噪声检测,确定受到噪声污染的像素点,并进行记录标识。然后进行对噪声污染像素的针对性滤波,实验证明,达到了既能有效滤除噪声,又完整保留温度信息的目的。     

基于颜色衰减先验和视觉显著性的水下图像增强算法

针对水下拍摄的图片存在颜色失真、细节和边缘模 糊等特点,提出了一种基于颜色衰减先验的水下图像增强算法。首先在计算暗通道函数时,用最小值滤波去噪。然后,对图片进行显著图处理,利用颜色先验法则完成深度估计。此滤波方法不仅能降噪,还可以防止颜色失真。最后,基于模型简化获得复原的图片,将其进行伽马变换进行校正,实现柔性去雾。实验结果表明,本文算法与几种典型的水下图像去雾算法相比,能够较好提高图像的清晰度和对比度,同时获得较好的图像颜色。     

基于自适应阈值改进暗通道先验图像增强技术

基于暗通道先验的图像增强技术在图像的去雾和增强方面具有较好的图像增强效果.针对基于暗通道先验图像增强算法在处理有雾图像存在大面积白色高亮区域时出现的失真,提出了基于自适应阈值的改进暗通道先验算法.该算法在对图像进行直方图统计的基础上,先判断图像是否存在大面积白色高亮区域,并对区域的面积进行标识和统计,得到自适应系数β,再利用该系数对暗通道先验算法进行修正,最终进行对比度增强实现图像的去雾增强效果.实验结果表明,该方法能够有效消除图像去雾过程中出现的失真,提升图像质量,具有较高的实用价值.     

暗原色先验自适应图像去雾方法

针对传统暗原色先验去雾算法存在的亮区域色彩失真、去雾参 数人工设定等问题,提出了一种基于暗原色先验改进的自适应图像去雾方法。首先,提出快 速OSTU法对雾霾图像亮暗区域进行自适应分割,并分区域获取亮暗区域的暗原色值;其次, 根据亮区域分布情况,对不同区域大气光强进行自适应估计;接着,通过分析雾霾图像直方 图特征,提出采用灰度集中度法自适应计算去雾系数;然后,运用色阶自适应调整方法进行 输出图像的色彩调整;最后,通过开展对比实验,验证了本文算法的优越性。主客观 评价结果表明:本文方法无需人为设定去雾参数,具有较好的 鲁棒性,可适用于多种浓度、 各种场景雾霾图像的去雾处理,获取的图像清晰、色彩自然,对比度高。     

基于暗原色先验模型的水下彩色图像增强算法

针对在水下环境中,光的散射和衰减导致水下光学成像质量严重下降,图像对比度低、颜色失真的问题,提出了一种暗原色先验和基于通道直方图量化的颜色校正算法相结合的图像增强新方法。对于待增强的水下彩色图像,首先建立水下光学图像成像模型,并利用优化与改进的暗原色先验算法对图像进行去模糊,然后通过分析R、G、B三通道的累积直方图,对去模糊后的彩色图像各通道灰度值进行量化,实现图像的颜色校正。实验结果表明,提出的方法可以有效地消除了由于光的散射造成图像的模糊,有效提高了水下图像的视觉效果,恢复水下图像的颜色平衡。     

基于暗通道先验的红外图像清晰化及FPGA实现

针对红外图像普遍存在目标与背景对比度低、细节模糊等问题,提出一种改进的基于暗通道先验理论的红外图像清晰化算法,并在FPGA平台加以设计实现。该算法通过对输入图像当前像素和邻域的数据进行非线性滤波得到暗通道图像数据,并利用修正函数对透射率进行优化生成透射率查找表。在此基础上,根据暗通道像素值在查找表中查找透射率,并结合大气光散射模型进行图像清晰化处理,从而减少或消除传统暗通道算法产生的块效应及天空等高亮区域的颜色失真。结果表明,处理后的红外图像细节特征丰富、明亮度适宜。所提算法基于FPGA硬件实现仅占用4%的LUT和8%的I/O资源,工作频率最高达188 MHz,远远高于所使用的红外相机工作频率27 MHz,能够满足实时处理视频图像的需求。     

基于暗原色先验的夜视图像增强算法

在夜晚条件下拍摄到的图像对比度低,信息缺失,对诸多领域获取图像细节信息造成不便。提出了一种改进的基于暗原色先验的夜视图像增强算法来增强这类图像。采用形态学开运算替换软抠图估计透射率,缩减了算法的时间复杂度。经过暗原色先验增强的图像会放大噪声,为了克服这个缺点,对处理后的图像局部去噪获得保真度更高的图像。实验结果表明,算法可有效增强夜视图像,提高图像对比度、突出细节信息并且减少噪点。     

基于先验形状的CV模型肝脏CT图像分割

针对目标被部分遮挡或部分信息丢失情况下CV模型不能正确识别的问题,提出一种新的分割算法。首先,利用数学形态学对原肝脏图像进行滤波,并结合其他算法建立肝脏先验形状;然后,采用边缘查找和区域标定等算法,对肝脏先验性状的边缘以及边缘内外区域进行赋值,构建执行效率高的符号函数距离函数,将其通过形状比较函数嵌入到CV模型的能量泛函中,形成新的基于先验形状的CV模型,并将此模型用于分割存在干扰或者被部分遮挡的肝脏CT图像。与CV模型分割结果相比,本文算法能在目标周围存在干扰信息或者被部分遮挡的情形下,成功地正确识别出目标区域。     

Immunomodulation‐Based Strategy for Improving Soft Tissue and Metal Implant Integration and Its Implications in the Development of Metal Soft Tissue Materials

The difficulties associated with metal implants and soft tissue integration have significantly affected the applications of metal implants in soft‐tissue‐related areas. Prompted by the close association between soft tissue integration and the immune response, an immunomodulation‐based strategy is proposed to manipulate the immune microenvironment and improve metal implant–soft tissue integration. Considering their vital roles in soft tissue responses to metal implants, macrophages are used and the cytokines fingerprints of M1 and M2 macrophage immune microenvironments are evaluated for their potential modulatory effects on metal implant–soft tissue integration. The modulatory effects of different immune microenvironments on model soft tissue cells (human gingival epithelium cells) cultured on model metal implants (titanium alloy disks) are then described, with the underlying possible mechanism FAK‐AKT‐mTOR signaling unveiled. As further proof of concept, IL‐4/PDA (polydopamine)‐coated titanium alloy implants, aiming at modulating M2 macrophage polarization, are prepared and found to improve the in vivo metal implant‐soft tissue integration. It is the authors' ambition that this immunomodulation‐based strategy will change the negative perception and encourage the active development of metal materials with favorable soft tissue integration properties, thus improving the success rates of perforating metal implants and broadening their application in soft‐tissue‐related areas.     

基于加权场景先验的海上红外弱小目标检测

为了提高海上红外弱小目标检测的检测精度和实时性,提出了一种基于加权场景先验的红外弱小目标检测方法.该方法首先利用目标的稀疏特性以及海面场景的非局部自相关特性,将目标和背景的分离问题转化为恢复低秩和稀疏矩阵的鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)问题.之后,将海面背景的先验特征信息通过加权核范数的方式加入模型,加快算法中目标和背景图像块矩阵的分解速度.最后,通过引入交替方向乘子法(ADMM)算法进一步加速求解的迭代速度.实验结果表明:该算法能有效地提高目标检测准确率,算法实时性较原算法提高了120%.     

基于非局部先验的雾线优化图像去雾算法

针对非局部先验去雾算法中雾线端点像素位置精确度不足的问题,提出了雾线优化的非局部先验图像去雾算法。首先分析雾线理论,结合暗通道理论确定最大聚类雾线真实端点,以其为已知条件补偿小聚类雾线端点与大气光之间的距离,根据类内不同像素与雾线对应夹角预估单个像素雾线端点进而求得像素级优化后的透射率,最后根据图像局部灰度值差异融合暗通道先验(dark channel prior, DCP)和非局部先验透射率得最终透射率图。将本文算法与其余3种去雾算法在多幅户外雾图下通过主观及客观两方面分析比较,实验结果表明该算法能取得更好的去雾效果,尤其在天空区域图像复原效果较为突出。