基于光线投射法的目标三维重构技术

针对距离选通激光成像系统获得的图像源,为了减小断层图像间的距离远大于断层图像内像素间的距离这一因素对三维可视化的影响,增强三维显示效果,提高运算速度,在研究了光线投射三维重构算法的基础上,提出了距离分辨率远小于成像分辨率的插空帧光线投射法和通过旋转体数据实现从不同的视线角度进行观察的三维重构方法.仿真结果表明:提出的方法可行、有效,提高了目标的探测和识别概率.     

一种快速微波断层成像方法的研究*

为便于微波断层成像技术的应用普及,针对乳腺肿瘤二维微波断层成像在个人计算机上的实现,提出了一种二次成像的快速方法。该方法首先采用一个粗网快速成像确定出目标图像位置,然后再使用在目标区域局部加密后的精细网,进行二次精确成像。基于仿真和实验数据的成像结果表明,与传统的采用全局精细网一次成像方法相比,这种二次成像方法可以大大降低成像计算的复杂度,节省80%左右的成像时间,同时可以获得等价的目标成像质量。     

基于MITK的医学图像系统设计

为丰富断层医学图像的数据信息,本文在MITK（Medical Imaging ToolKit）算法平台基础上,利用Visual C＋＋6.0开发环境,设计一个图像处理系统来实现二维断层图像的三维重建和图像分割。并取得了较好的成像效果,满足了部分使用者对数据的需求。     

一种具有相衬效应的高分辨显微CT系统研发

显微CT(Micro-computed tomography,Micro-CT)是一种新型的采用X射线成像原理进行超高分辨率三维成像的设备。可以在不破坏样品的情况下,对各种材质样品或活体小动物进行高分辨三维成像。本文介绍了一种高分辨显微CT系统开发,通过小昆虫样品的投影与断层图像,清晰显示了边缘增强的相位衬度效应。同时,断层图像显示了系统的细节分辨能力高于12微米。     

基于非截断小波有限元的BLT正向问题研究

针对自发荧光断层成像,提出了一种非截断小波有限元算法.该算法采用单元间非截断组合小波基来逼近未知函数,从理论上解决了二维和三维下复杂形状体的剖分,并成功地应用于自发荧光断层成像正向问题中圆柱和圆球仿体的研究.理论分析和数值仿真结果表明,与传统有限元的数值解相比,该算法在获得同样有效解的情况下减少了单元剖分数,降低了计算的复杂度.     

基于FPGA的生物电阻抗成像系统设计

根据电阻抗断层成像技术要求,设计了以Spartan3E系列XC3S500E FPGA为核心的16电极生物电阻抗成像系统,系统嵌入8 bit微处理器PicoBlaze实现逻辑控制并产生激励信号实现高速A/D采集及实现数字解调,通过RS232将采集数据传输到PC机,重建人体内部的电阻率分布或其变化图像。为广泛应用研究电阻抗断层成像技术提供一种硬件设计方案。     

基于FPGA的高帧速CMOS成像系统设计

为了实现数字图像的高速高分辨率实时处理,设计了一种基于CMOS图像传感器、FPGA、千兆网和串口通信控制的高速高分辨率CMOS成像及实时显示系统;给出了系统结构原理,介绍了系统软硬件结构设计,结合CMOS图像传感器的工作模式和驱动时序,设计了系统成像控制模块、图像数据的高速缓存模块、图像数据的千兆网高速传输模块,实现了图像的实时显示与成像外部控制。实验表明,设计的成像系统方案合理,系统在全帧全分辨率(1280×1024)下读出帧频最高可达500帧/秒。     

生物电场分析可视化方法及实现

在生物电场分析过程中,每次运算都将产生大量的数据(如电导率、电阻率分布),这些数据反映的规律不直观,不便于理解.如何将这些计算结果很好的以图形方式显示出来,直观地看出电导率、电阻率等参数分布,这对计算结果的分析、理解都有着重要的作用.本文主要从等值线及色彩地形图的绘制两个方面讲述了电阻抗成像中有限元后处理的实现,并用Visual C + + .NET结合OpenGL编写了有限元后处理软件,解决了等值线及色彩地形图的绘制问题.     

基于非下采样Contourlet变换和区域特征的医学图像融合

针对非下采样Contourlet变换具有多尺度分析及平移不变的性质,结合计算机断层成像(CT)和核磁共振(MRI)医学图像各自的成像特性,提出了基于非下采样Contourlet变换和区域特征策略来对低频、高频子带进行融合的医学图像融合方法;介绍了图像融合的评价标准,阐述了非下采样Contourlet变换的原理及实现;从视觉效果和客观数据指标方面对融合图像进行主观评判和数值评价。下颌骨系统CT和MRI图像的融合实验结果表明,该方法相对于小波变换和Contourlet变换方法,可有效综合这两种断层图像的有效信息和细节信息,融合后图像具有更优的视觉质量和量化指标。     

128电极电阻抗断层成像数据采集系统设计

以实现旋转电极法电阻抗断层成像数据采集自动化为目的,设计开发了一种基于NIOS Ⅱ处理器、拥有128个电极的旋转电极法电阻抗断层成像数据采集系统.进行了数据采集实验,在PC机上获得了采集结果,验证了系统的可靠性.     

电容层析成像系统传感器场域新的剖分方法及图像重建

电容层析成像传感器的敏感场受多相流介质分布的影响，软场特性给图像重建带来很大困难，为了提高重建图像质量，对敏感场分布进行分析是非常必要的。本文采用有限元法，通过对敏感场场域采用两种不同剖分形式的比较，提出一种新的场域剖分形式，对敏感场分布进行计算机及仿真，依据敏感场计算的数据及测量结果，提出了基于遗传算法的图像重建算法。实验证明有限元模型是正确的，说明利用不等间距的剖分形式可以得到较好的仿真结果，重建的图像具有较高的精度。     

图形与图象再现的有限元算法

在计算机视觉以及CAD／CAM等领域都涉及到基于离散观测数据的目标图象或三维曲面图形的重建问题，为此，将最佳逼近与数据平滑理论相结合，提出了一种基于有限元技术的图形与图象重建方法，该方法首先采用Lagrange乘子方法建立正定泛函，进而应用有限元技术及Wewton失代方法求得函极值解，然后通过有限元解的插值计算，重新构造出图形或图象，由于结合了数据平滑处理，因此该方法不仅消除了数据上噪声的影响，而且提高了重建的精度，实验结果证明了方法的有效性和实用性。     

基于网格数据图的自适应细分及边缘提取

文章针对网格数据计算的可视化表达,给出了网格数据图有限元自适应细分方法;进而提出了网格计算与图形及数字图像处理的信息融合提取算法,实现了数据的自适应采样细分、图像分割与边缘提取。实验结果表明,该方法在不增加太多的计算及数据量情况下,可以很好地提高特征区域数据分辨率和网格数据计算的效率。     

互信息驱动的有限元医学图像配准方法

针对医学图像中软组织形变复杂多样的特点,在配准过程中以离散化的有限单元为基本单位模拟和预测整个弹性体产生的形变,将配准过程视为有限元求解二维平面应力问题并对有限元能量函数进行改进,选取高精度和鲁棒性良好的互信息(MI)为测度应用到方程求解中。为提高算法效率,在配准过程中采用多分辨率策略进行优化。通过对放疗中医学图像进行配准实验并与已有方法进行比较,得到的配准结果更优,对刚体位移更敏感并提高了速度,表明该方法是一种具有高精度和高效率的配准方法。     

基于高斯混合模型的分量对称正定矩阵模型

高斯混合模型(GMM)可以利用多个高斯分量捕捉图像集的变化信息,是一种良好的图像集描述方法.结合分量对称正定矩阵表示方法(CSPD),文中提出基于GMM的CSPD模型(G-CSPD).模型将图像集分成大小相同的子图像集,使用GMM描述每个子图像集,最终得到一个G-CSPD矩阵,该矩阵中元素描述子图像集之间相似性.在3个图像集上的实验表明,G-CSPD是具有鉴别性的图像集描述方法.     

扫描隧道显微镜微动台的有限元分析与实验研究

设计了一种以基于尺蠖运动原理的微动台为核心的扫描隧道显微镜(STM)机械机构,利用有限元方法对微动台部分的结构进行分析,对其静态、模态特性进行了实验研究。结果表明:微动台具有较大的行程和较好的稳定性,载物力可以达到16.7 N,最小步距约8.8 nm,行程14mm。     

基于显著图的可变模板形态学去雾方法

针对暗通道先验去雾中存在的光晕现象和天空区域颜色失真现象,提出了一种基于自适应可变形结构元（Adaptive deformable structuring element,ADSE）中值滤波结合灰度形态学重构精细化透射率的方法.该方法利用透射率与图像细纹理结构的无关性,由有雾图像的灰度图计算显著图（Salience map,SM）,将SM作为导向图计算ADSE,用生成的ADSE对最小颜色通道图像进行自适应中值滤波运算;其次,以粗估计暗通道图像为标记图像,以自适应中值滤波后的图像作为模板图像进行灰度形态学重构运算,获得精细化暗通道图像,继而得到精细化透射率;最后,针对天空区域,引入最优化透射率方法,对天空和非天空区域做统一的运算得到最终透射率,完成图像去雾.本文算法对真实场景具有很好的去雾效果,同时,基于形态学的运算易于并行化和硬件实现.     

DAO动态绑定机制在非线性有限元分析程序中的应用

运用有限元方法分析大型结构时,由于数据量巨大,其前后处理工作量相当可观,将数据库技术用于有限元数据的管理,能够大大提高后处理的效率。利用MicrosoftVisualC++的MFCDAO(数据库访问对象)所提供的动态绑定机制,可以大大提高有限元数据管理的灵活性。作者在开发非线性有限元分析系统的过程中,采用MicrosoftAccess2000关系型数据库为数据载体,文章详细阐述了MFCDAO动态绑定机制在有限元数据管理中的实现方法。     

无监督深度学习彩色图像识别方法

针对彩色图像分类识别的重要性,提出了一种结合图像特征数据和深度信任网络(DBN)的彩色图像识别方法。首先,构造符合人类视觉特性的图像色彩数据场;其次,以小波变换描述图像的多尺度特征;最后,通过无监督训练深度信任网络实现对图像的识别。实验结果表明,所提方法与Adaboost、支持向量机(SVM)方法比较,分类准确率分别提高约3.7%和2.8%,可有效提高图像识别效果。     

一种基于LSB和PVD的图像信息隐藏方法研究

为了提高图像中秘密信息的嵌入量,提出并实现了一种基于最低有效位和像素值差异的图像信息隐藏方法。通过计算两个连续像素值的差异来判断图像的一致区域和边界区域,在一致区域使用最低有效位方法,而在边界区域使用像素值差异方法。实验结果表明,结合这两种方法后信息的嵌入量是单纯使用像素值差异方法的1.59～1.97倍,并且隐写图像具有大于38 dB的峰值信噪比,保证了隐写图像的视觉质量。