基于MLEM迭代的非视域激光图像重建方法

非视域成像技术是一种新型光学成像技术,主要是对拐角处的隐藏物体进行成像.针对目前成像设备复杂和需要场景扫描,导致数据采集速度慢的问题,提出采用纳秒激光和APD阵列探测器的透射式成像试验装置,可以实现快速数据采集,不需要进行场景扫描,相比之前的系统大大缩短了数据采集时间.针对仅能在稀疏角度或有限角度下采集数据而导致图像重...     

一种基于压缩传感和SART的图像重建迭代算法

滤波反投影算法已被广泛应用到CT图像重建领域,但由于算法需要大量的投影数据,会延长扫描时间和累积高剂量的辐射。为了降低辐射的剂量,文中提出一种基于压缩传感和联合代数重建方法 (SART)的迭代算法,将图像的梯度稀疏性与SART图像重建相结合,减小梯度图像的l1范数直至算法迭代结束。实验结果表明,文中算法能利用少量的投影数据准确地重建出图像,减少了由于投影数据不充分而造成的条状伪影。     

稀疏角度数据下非视域物体三维重建方法研究

非视域成像技术是一种新型的针对观测视线外目标进行三维成像的技术,主要是通过激光照射中介面,利用探测器对隐藏物体光强的时空分布信息进行采集,再使用重建算法进行图像重建.由于其仅能在稀疏或部分角度下进行探测,不能获取隐藏物体的全方位信息,获取数据信息不足从而使图像重建精度不高.本文针对稀疏角度数据问题,提出了反投影最大似然...     

高速旋转物体的CT图像重建方法

高速旋转物体的CT成像是难点问题,相关研究论文较少.由于CT检测系统的单幅投影的数据采集时间无法足够短,导致无法采集高速旋转物体准静止的CT扫描数据,从而使得基于逐条射线的经典CT成像模型不再适用于高速旋转物体CT成像.本文针对高速旋转物体CT,给出了数据采集准则,建立了射线混叠CT成像模型,并提出了相应迭代重建算法.仿真数据和实际数据的实验结果表明,本文提出的方法可以较好地对高速旋转物体进行CT成像.     

一种约束最小模方估计的图像迭代重建算法

较少投影重建问题一直是成像领域研究的重点，传统的卷积反投影(CBP)不能产生满意的重建图像——伪影严重、误差大，而迭代算法却具有一些较好的特性。本文以CT成像为基础，以最小模方为目标函数提出了一种约束迭代重建算法，本算法与无约束迭代算法相比，在花费相同时间的情况下，可以重建出误差更小，拟合度更高的图像。以扇束扫描投影数据重建的结果验证了本文的结论。     

代数迭代法在激光反射断层成像目标重构中的应用

为了提高激光反射断层成像目标重构的图像质量,在目前激光反射断层成像普遍采用反投影算法重构图像的基础上,将CT成像中常用的迭代重建算法引入到激光反射断层成像的图像重构过程中。分析了反投影算法中的直接反投影、R-L和S-L滤波反投影以及迭代重建算法在图像重构中的性能特性。进行了仿真和外场实验,结果表明:在直接反投影基础上添加了滤波器的反投影算法在减小误差和抑噪能力上都明显提高;另外相比于反投影算法,代数迭代重建算法表现出更好的重建质量,且具有更强的抑噪性能。     

包含遮挡物的三维流场莫尔层析重建

为了研究复杂流场环境下的包含遮挡物的非完全数据层析重建问题,从莫尔层析的基本理论出发,提出了一种将包含先验知识的属性矩阵融入迭代过程的全新的基于级数展开类的莫尔层析迭代算法。在此基础上,通过数值模拟,重建了包含遮挡物的三峰高斯分布的温度场,取得了理想的重建结果,并在相同条件下与层析变换类算法中滤波反投影算法进行了对比。结果表明,将先验知识以属性矩阵的形式融入迭代过程后,新算法与滤波反投影算法相比,能有效地处理包含遮挡物的非完全数据重建问题,为莫尔层析应用于实际测量奠定基础。     

低剂量X射线CT重建算法仿真分析

对Shepp-Logan头部图像模型提供的原始图像进行低剂量X射线计算机断层成像（CT,Computed Tomography）平移/旋转扫描,利用所得数据对图像的统计重建算法进行仿真。将仿真结果与传统的滤波反投影重建算法的重建结果进行比较,并分别将两种算法的重建图像与原图像进行比较。通过比较得出,滤波反投影重建算法不能有效重建低剂量CT图像,而统计重建算法重建效果优于前者,能够较好地恢复原图像,从而能够适用于低剂量条件下的CT图像重建。     

一种局部CT图像重建算法研究

CT作为一种无创检查设备在医学领域得到广泛的应用,但是受重建方法的限制,它通常只能对相对静止的器官进行扫描断层成像,而对运动物体或器官的成像能力较差,通常会存在运动伪影.克服运动伪影的根本途径就是减少数据采集的时间,这可以通过减少采集范围来实现.中间函数重建算法是一种基于傅里叶空间的重建算法,该算法可以选择感兴趣的部位(ROI)进行局部图像重建,减少数据采集的时间,因此可以使用该算法改善临床上运动物体的扫描成像.     

非视域成像系统的研究现状与进展

传统的光学成像技术是通过探测器对视线区域内的场景成像,而非视域成像技术是对观察者视线之外的区域进行成像,它通过一个中介面,对被其他物体遮挡住的隐藏物体成像(如拐角处、烟雾后等),是近年来刚发展起来的一种新的光学探测技术。该项技术对于反恐、灾难救援、城市交通等都有重要意义。本文针对国内外非视域成像系统的特点进行总结分析,根据成像系统的成像机制不同,将目前非视域成像系统分为4种主要类型,分析其应用的优缺点,并从成像装置、成像分辨率和重建算法几个方面分析其研究趋势。     

基于DWT-IRLS算法的超声断层成像方法研究

超声成像因非侵入式、成本低且实时性好而被广泛应用。超声系统需要大量的采集通道数据和较高的采样率来提高图像重建质量,导致成像耗时,系统复杂。压缩感知(compressed sensing, CS)算法能够在欠采样的条件下用较少的测量值重构出原始信号。因此,针对系统面临的采样率高,数据量大的问题,本文将CS理论中的DWT-IRLS算法应用在超声成像中,通过离散小波变换基(discrete wavelet transformation, DWT)对超声数据进行稀疏转换,对高低频系数进行采样测量,并使用迭代重加权最小二乘法(iterative reweighted least squares, IRLS)进行测量系数重构,最后对变换域系数进行DWT逆转换得到重建图像。通过实验分析,以50%原始数据重建图像效果逐渐趋于稳定,在均方误差和峰值信噪比方面进行对比分析,DWT-IRLS算法相比较于DWT-OMP、DWT-CoSamp和DCT-IRLS等重构算法,成像质量更高,细节特征更为明显。     

基于深度学习的稀疏或有限角度CT重建方法研究综述

由于计算机断层扫描（CT）成像技术对物体内部结构具有出色的可视化能力，其在临床医学诊断中获得广泛应用。但是X射线辐射会对人体造成伤害，通常采用降低扫描强度或者减少扫描角度数量的方式降低患者受到的X射线辐射剂量，然而在欠采样投影数据条件下重建的低剂量CT图像会有严重的条状伪影和噪声。近年来，深度学习技术快速发展，同时卷积神经网络在图像表示与特征提取等方面展现出巨大优势，应用在稀疏或者有限角度下的CT重建任务中可以实现快速和高质量的重建。因此面向稀疏或者有限角度条件下的CT重建技术，综述了深度学习技术在图像域后处理、正弦域预处理、双域数据联合处理、迭代重建算法和端到端映射重建5个方面的国内外最新研究进展，对当前基于深度学习的稀疏或者有限角度CT重建方法的技术特点及其局限性进行分析，并展望了未来可能的研究方向。     

基于偏折角修正迭代的层析重建算法族研究

研究非完全数据光偏折层析重建技术,提出了基于偏折角修正迭代的重建算法族,并结合抑制噪声、减弱重建模糊性和边缘效应、优化松弛系数等发展出多种重建迭代形式,使重建精度得到有效提高。在有限角投影、随机噪声数据和无平滑处理等重建条件下,应用该族算法对复杂温度分布进行数值重建,对不同算法的重建效能和重建误差进行对比,分析了各算法与相关的改进代数重建技术在重建性能上的明显差异,并得出最优的偏折层析重建算法。     

基于压缩感知的探地雷达成像算法研究

压缩感知理论通过从一系列非自适应线性测量中求解一个凸L_1最小化问题,从而对稀疏信号进行重构。该文基于压缩感知理论对宽带合成孔径雷达成像,利用空间目标信号成像的稀疏性,提出了一种全新的低采样率数据采集重构算法。此算法在获取雷达信号原始数据时采用压缩感知的算法,减少了原始信号数据的采样量,并且用少量的测量数据和测量孔径获得重建测量目标的信息。最后将此算法与传统的反投影成像进行了比较,其仿真试验数据表明,基于压缩感知的探地雷达成像算法比传统反向投影算法成像效果好,且所需数据量少。     

连续波THz-CT在医学成像中的应用研究

太赫兹已经被用于对三维物体进行计算机辅助层析成像,但具有很高的折射损耗。设计了基于耿氏二极管和返波振荡器的连续波断层成像实验装置,对聚四氟乙烯模型进行扫描获得投影数据,然后利用滤波反投影算法对投影数据进行重建得到断面图像,用于研究折射对投影及图像的影响。最后对人体牙齿样本进行扫描和重建,探讨THz-CT在医学成像特别是牙齿等骨骼成像中应用的可行性和前景。     

电容层析成像图像重建算法对比

图像重建算法在电容层析成像技术的实际应用中起着至关重要的作用。针对图像重建算法的研究,文中将线性反投影法、奇异值分解法、代数重建算法、Landweber算法、Tikhonov正则化算法的基本原理进行对比。基于MATLAB仿真平台对4种多相流流型进行仿真,并从图像误差、相关系数、计算时间3个方面对比重建图像的效果。分析结果表明,直接算法的图像重建速度优于迭代算法,但其图像重建质量劣于迭代算法。     

基于面阵式探测器连续太赫兹波三维层析成像

太赫兹波层析成像技术是利用太赫兹波的穿透性对样品进行旋转投影数据采集,通过层析重建算法获得样品的二维横截面图,并实现样品的三维内部结构图的重构。本文介绍了基于面阵式探测器连续太赫兹波层析成像系统。该成像系统的优势在于利用了面阵式探测器记录二维投影数据,相比扫描层析成像系统,提高了投影采集速率。为了获得高精确度的二维投影数据,利用角谱衍射传播算法将二维投影图传播至样品后表面,实现抑制太赫兹波在物体外部衍射效应,最终利用滤波反投影算法重建出高保真的样品三维内部结构图,并进一步探索了基于面阵式探测器的连续太赫兹波层析成像技术在无损检测和安全检测上的可行性。     

太赫兹计算层析成像研究进展（特邀）

太赫兹波作为一种穿透性强、具有非电离性和惧水性的电磁波,可以穿透多种非金属、非极性介质材料。太赫兹计算层析成像技术基于傅里叶中心切片定理和直线传播模型,通过记录不同投影角度下的强度数据,采用滤波反投影等重建算法获得样品三维吸收系数分布和内外部结构信息分布。随着太赫兹成像器件的不断发展和应用场景的拓展,已发展出多种照明模式、成像光路和重建算法,并已在文物保护、骨密度测量和无损检测领域开展了应用探索。概述太赫兹计算层析技术的基本原理,并从提高重建质量、分辨率和采集效率三方面具体介绍太赫兹计算层析成像技术的最新研究。     

基于双域神经网络的稀疏视角光声图像重建

光声计算断层成像(PACT)是近年来迅速发展的一种无损生物医学成像技术,在生物医学领域有着较高的应用价值。为了获得高质量的光声图像,成像系统的信号采集装置需要配备高密度的阵列探测器。但在实际应用中,由于经济成本、制造工艺及成像时间等因素的限制,探测器的排布往往较为稀疏,难以实现稳定重建,导致重建图像中出现条纹伪影。为了解决这一问题,本文提出一种基于双域神经网络的PACT图像重建算法。该算法主要包含三个模块：数据域网络、反投影层和图像域网络,其中数据域网络和图像域网络可分别对光声数据和光声图像进行增强,以提升图像质量。为了对网络进行训练和测试,构建了一个血管仿真数据集和一个小鼠活体试验数据集。研究结果表明,所提算法可以有效地抑制条纹伪影,提升图像质量,并且重建性能优于其他重建算法。     

约束最优化数字全息在气体温度场检测中的应用

研究了一种基于约束最优化方法的数字全息再现技术,将物光波的复振幅的重建作为优化问题来解决,在迭代过程中使物平面的光场分布不断接近真实值,得到待测温度场相位变化后,利用滤波反投影算法(FBP)重建折射率差分布,进而得到气体温度场分布.进行了散热片和电烙铁附近温度场的检测实验,结果表明,约束最优化再现算法对复杂物体强度像与...