基于改进信赖域的电容层析成像图像重建算法

针对电容层析成像技术中的"软场"效应和病态问题,提出了一种改进信赖域的新电容层析成像算法。在分析电容层析成像基本原理的基础上,推导出了求解ECT反问题的信赖域算法的计算步骤,同时利用BFGS公式对迭代过程中产生的Hesse矩阵进行校正。在此基础上对信赖域算法的收敛性进行了分析和证明,算法满足收敛条件且重建图像误差小。仿真和实验结果表明,和LBP、Landweber和共轭梯度算法相比,对于简单流型该算法兼备成像质量高、边界均匀稳定等优点,为ECT图像重建算法的研究提供了一个新的方法。     

基于反投影的MIT动态图像重建方法研究

磁感应断层成像(magnetic induction tomography,MIT)是一种无创、非接触的新型医学成像技术,图像重建算法是实现MIT快速、精确成像的关键.提出一种改进的反投影图像重建算法,首先根据成像区域的磁场分布,由磁力线确定反投影路径,降低了直线反投影用于磁场成像的定位误差;其次根据MIT电磁关系推导,构建了边界检测数据的修正模型,据此对边界相位差数据进行修正处理,进一步提高了重建图像定位准确性;最后分别对成像区域内扰动目标电导率大小变化及位置变化2种情况,构建了序列重建图像,对该图像序列联合分析获取纵向阻抗变化信息,反映了成像体随时间变化的动态信息.实验结果表明该算法具有重建速度快、定位准确的特性,能够准确反映成像区域内部电导率变化,结合序列图像联合分析实现MIT动态成像.     

基于MAP的自适应图像配准及超分辨率重建

图像超分辨率重建是一种将多幅低分辨率图像合成为高分辨率图像的技术.当前的超分辨重建技术主要分为图像配准和超分辨率重建2个步骤,提出一种基于最大后验概率的图像超分辨率重建算法,将这2个步骤合二为一;与此同时,为了解决配准参数以及点扩展函数估计值的不精确性问题,在每一幅低分辨率图像代价函数的残差项引入了自适应加权系数并随之...     

动态电容层析成像图像重建算法

提出了融合ECT测量信息和被测对象动态演化信息的新型图像重建模型;基于Tikhonov正则化方法,建立一个同时考虑了ECT测量信息、被测对象动态演化信息、时间与空间约束的新型图像重建目标泛涵,将图像重建问题转化为最优化问题;提出了集成分裂Bregman迭代法优势的新型算法求解该目标泛涵。数值仿真结果表明,所提出的图像重建算法其图像重建质量均优于OIOR算法、STR算法及PLI算法;同时由于所提出的图像重建算法同时考虑了测量数据和重建模型的不精确性,其抵抗测量噪声的能力得以提高。     

用双层重建法实现单幅图像的超分辨率重建

针对现有基于稀疏编码的单幅图像超分辨率重建算法易导致重建图像中出现不正确几何结构的现象,提出一种字典非相关性约束和稀疏系数非局部自相似性约束结合的稀疏编码方法。为解决引入这种自相似性约束造成的重建图像边缘过度平滑、模糊的问题,提出了基于平滑层和纹理层的双层重建框架。该方法运用一种全局非零梯度数目约束重建模型重建平滑层;通过提出的稀疏编码方法重建高分辨率纹理图像。最后,利用一个全局和局部优化模型进一步提升重建图像的质量。实验结果表明,与一些具有代表性的重建方法相比,该方法得到的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)平均值分别提高了0.798 7~3.242 4dB和0.018 6~0.083 5,不仅主观视觉效果上取得了明显的改进,鲁棒性得到增强,而且重建出了更加准确的结构和边缘,取得了更好的重建效果。     

基于改进正则法的ECT图像重建算法

电容层析成像图像重建是一个典型的病态问题,其解是不稳定的。为获得良好的重建效果,需要采用既保证解的稳定性且又能提高重建图像质量的算法。本文提出了一种新的图像重建算法。在分析标准Tikhonov正则法的基础上,针对ECT逆问题的病态性进行改进,并推导出两步图像重建算法：第一步利用标准Tikhonov正则法的计算值获得权矩阵的估计;第二步采用本文所推导的改进Tikhonov正则法获得最终的重建图像。数值实验表明,该算法所获得的图像重建质量得到了明显的提高,且该算法无需迭代,保证了算法实时性。     

基于改进共轭梯度法的ERT图像重建

针对电阻层析成像(ERT)图像重建中灵敏度矩阵的病态特性导致共轭梯度法的收敛率低的问题,提出了改进的共轭梯度算法,ERT图像重建前先对数据进行归一化预处理,将解空间映射到Krylov子空间中,再通过共轭梯度法求解低维子空间中的反问题。分别利用共轭梯度法、预处理共轭梯度法和改进共轭梯度法对典型的气水两相流模型做了仿真实验。实验结果表明,改进共轭梯度法能够提高重建图像的质量,并且相对于其他算法,降低了计算时间。     

基于时空图像频谱的时均流场重建方法

尽管大尺度粒子图像测速技术(LSPIV)在水流测速方面具有优势,但该方法得到的瞬时流场矢量正确率低,导致了时均流场重建误差大。提出了一种基于时空图像频谱的时均流场重建方法。首先利用示踪物在三维时空域中分布的相关性,通过在图像序列中设置的测速线合成时空图像;然后基于傅里叶变换的自配准性质建立时空图像纹理主方向和频谱主方向间的约束关系;最后采用由粗到精的搜索策略检测频谱主方向并估计测速线上一维运动矢量的大小。实验表明:采用此方法检测纹理图像频谱主方向可以达到0.1°的检测精度,对现场成像暗噪声类的干扰模式具有抗噪性,有效提高了时均流场重建的精确性。     

并行MRI的图像重建软件实现

本文介绍了基于MATLAB实现并行MRI图像重建软件系统的方法。文章首先分三个模块对软件系统进行介绍,其次对照软件界面具体介绍软件的使用方法,最后应用例子验证软件的功能。结果表明,该软件可以实现原始数据的读入处理、图像重建以及不同算法重建结果性能比较分析等功能,是学习以及进一步研究与开发并行MRI图像重建方法的有利工具。     

一个基于Quantile估计的电容层析成像图像重建算法

电容层析成像图像重建是一个典型的病态问题,它的解是不稳定的。为了获得有意义的重建结果,能够保证解的稳定性而又能提高重建图像质量的方法应该被采用。本文提出了一个新的电容层析成像图像重建算法。在分析标准Tikhonov正则法的基础上,针对ECT逆问题的病态特点利用Quantile估计和加权l_p范数构建扩展的目标泛函,将图像重建问题转化为一个最优化问题;在此基础上用Newton法求解该泛函。数值实验表明该算法是可行的,能够有效克服ECT图像重建的数值不稳定性。就本文所考察的重建对象而言,该法所重建图像的空间分辨率得到了提高。而且该算法计算直接、无需任何复杂的技巧,从而为ECT图像重建提供了一种有效的方法。     

广角天文望远镜的自动调焦

介绍了一种基于步进电机(无位置检测传感器)和像质反馈的广角天文望远镜自动调焦系统,该系统由步进电机位置开环控制系统和图像清晰度评价系统组成。基于天文图像的特点,提出利用天体点源星像的半高全宽(FWHM)作为图像清晰度的评价参数;为了提高系统精度,对定位控制系统进行了误差分析;测定了调焦当量、光学焦深、系统回差、步进脉冲当量等系统关键机构参数,进而高精度地修正了系统定位误差;分析和测定了温度变化和像质变化的相关性,明确了调焦方向和温度变化之间的定性关系;设计了焦深边缘定位策略,实现了快速调焦。该系统具有"容错"和"自学习"功能,具有较高的自动化和智能化程度。将系统设计应用于SVOM天文卫星地基广角相机阵[1-2](GWAC),实际测试和天文观测表明,调焦系统的定位精度为±3.0μm,调焦精度为0.05pixel,且一次调焦过程即可获得最佳像质,调焦效率较高,系统运行也很稳定,基本满足天文观测的需求。     

电磁层析成像图像重建中的修正共轭梯度算法

通过研究共轭梯度算法,推导出适用于电磁层析成像的修正共轭梯度算法,该方法提高了收敛速度,改善了电磁层析成像重建图像的质量。首先以共轭搜索方向充分下降为充分条件,理论推导出修正共轭梯度算法。然后从相对图像误差、相关系数和收敛曲线几个方面出发,评价了Landweber迭代法、单步Tikhonov正则化方法、共轭梯度法和修正共轭梯度法在电磁层析成像图像重建中的结果,得出结论:修正共轭梯度方法的相对图像误差最小,重建图像和原图像的相关系数最高,收敛情况优于共轭梯度算法。     

显微图像的层析术的重建算法

显微图像层析术研究中的三维重建算法是近年来比较热门并且也是发展很快的一个研究方向 ,其应用十分广泛。对主要的重建算法即有规则化线性最小平方算法 ( LL S) ,最大期望值法 ( EM) ,盲反卷积法 ( Blind- deconvolution) ,进行了简要地分析比较 ,给出了各自的适用范围     

基于Sigmoid函数拟合的多曝光图像直接融合算法

同一场景不同曝光的图像序列,常出现曝光不足或曝光过度的区域,造成高亮或阴暗处的细节损失。针对这一问题,提出了基于Sigmoid函数拟合的多曝光图像直接融合算法。该算法从同一场景不同曝光的LDR图像序列中提取每个像素位置亮度信息,利用视觉适应的S形曲线,建立亮度序列曲线的数学模型,给出像素最佳成像亮度值判别方法,避免了HDR图像重建和色调映射的复杂计算,快速合成直接在常规设备上显示的HDR图像。实验结果表明,该方法具有更高的计算效率,极大程度地保留了图像细节,并对运动目标和相机微小移动的影响具有良好的鲁棒性。     

飞行时间技术和高清重建对PET/CT图像质量和定量分析的影响

飞行时间(TOF)采集和高清(HD)重建是提高正电子发射断层显像(PET)性能的最新技术。本研究通过阳性球状灶NEMA体型试验研究和临床病例分析,比较TOF+HD、HD、TOF+迭代重建和迭代重建4种方法对PET定量分析和图像质量的影响,以明确这些技术的实际应用价值,指导临床更好地选用相关技术和相应设备。     

近似稀疏正则化的红外图像超分辨率重建

针对红外图像分辨率低、受噪声影响严重等问题,引入近似稀疏正则化和K-奇异值分解（K-SVD）法,提出了基于近似稀疏表示模型的红外图像超分辨率重建方法。考虑到红外图像受到噪声污染,首先建立了稳健近似稀疏表示模型。针对已有字典训练方法时间消耗巨大问题,在假定低分辨率图像空间和高分辨率图像空间具有相似流形的前提下,联合近似稀疏表示模型和K-SVD方法,提出近似稀疏约束的基于K-SVD的高低分辨率字典对学习算法。最后,通过高分辨字典和对应的红外图像群稀疏表示系数重建得到高分辨率的红外图像。为了验证算法的性能,对提出的算法与稀疏性正则化的图像超分辨模型（SRSR）和Zeyde算法进行了实验比较。结果表明,本文方法能够较好地减少红外图像中的噪声,同时获得更好的超分辨率重建效果。     

基于阵列图像的自适应光场三维重建算法研究

针对现有光场图像获取困难,深度重建过程中遮挡以及亮度变化较大区域匹配效果差、稳健性低等问题,提出了基于单反相机的光场图像获取方法以及EPI自适应三维重建算法。在图像预处理阶段,该算法利用双边滤波器对EPI进行去噪,并通过交叉检测模型求得边缘区域。在边缘深度求解以及深度扩散阶段,算法在先验似然策略的基础上,提出EPI自适应框架,通过最大类间方差(OSTU)准则自动设定阈值,舍弃类外点,使距离度量只发生在类内点之间,因此极大地消除了遮挡以及光照变化的影响,提高了边缘深度和内部深度估计的准确性和稳健性。实验结果表明,所提出的系统可以方便地获取阵列图像,成本低、操作方便,且提出的算法能较好地估计场景的深度信息,并实现场景的三维重建,比以往算法在精度上有较大提高。     

高精度影像测量系统中图像的超分辨率重建

为了提高影像测量系统的测量精度,研究了基于微位移错位的多幅图像超分辨重建技术.考虑制作成本和制作难度,提出了一种不苛求精确微位移的超分辨率重建技术.首先,获取随机微位移图像序列;然后,利用被测对象中易于实现高精度提取的特征点或采用模板衬底中的特征点计算出图像序列间的准确位移关系;最后,根据本文提出的数学模型重建出高分辨...     

粒子滤波算法在ECT图像重建中的应用

针对电容层析成像技术(ECT)的图像重建质量精度较低的问题,提出了一种基于粒子滤波的ECT图像重建方法。首先,分析了ECT图像重建基本原理,以系统状态估计的方式描述了ECT图像重建最优解的搜索过程,并建立了状态空间模型。然后,以线性反投影(LBP)算法的图像重建结果作为初始状态,利用测量信息对从状态空间中获取的随机样本进行最优加权,以获得重建图像的最小方差估计。最后,对5种不同的流型进行了仿真实验。实验结果表明,利用本文方法获得的重建图像误差平均值为42.93%,相关系数平均值为0.813 9,比LBP算法、Landweber迭代算法和IMN-SNOF算法得到的相应指标要好。本文方法是一种有效、精度较高的ECT图像重建方法,为ECT图像重建技术提供了新的途径和手段。