基于片相似性和最大似然期望最大化的低剂量CT重建算法

针对低剂量计算机断层成像(CT)重建的图像产生严重退化的问题,提出一种基于片相似性各项异性扩散和最大似然期望最大化(MLEM)的低剂量CT重建算法.首先,采用基本的MLEM算法对低剂量投影数据进行重建;然后,由于片相似性在降噪的同时,也能较好地保持图像的边缘和细节信息的特点,对重建后的图像使用基于非局部理论思想的片相似性降噪方法处理;最后,由于低剂量投影数据还存在脉冲噪声点,使用中值滤波对图像进行处理.采用Sheep-Logan体模作为实验模型进行低剂量CT图像重建的仿真,与BI-MART、BI-MLEM、基于方差的ELEM和基于结构相似性的MLEM算法进行了对比.实验结果表明,所提算法的信噪比(SNR)高达10.216 308 dB,与对比算法相比,视觉效果更优,且有更小的归一化均方误差(NMSE)、均方绝对误差(MAE)和归一化均方距离(NMSD).所提算法重建出来的图像能在光滑去噪的同时有效地保持图像的细节和边缘信息,既能有效地保持弱梯度和纹理,又不存在各项异性扩散存在的明显阶梯效应.     

基于小波和四阶各向异性扩散的MLEM低剂量CT重建算法

在低剂量计算机断层扫描CT(computed tomography)重建算法中,传统的最大似然期望最大MLEM(Maximum Likelihood Expectation Maximization)算法随着迭代次数的增加会出现棋盘效应而不能有效地抑制噪声。针对上述问题提出一种基于小波收缩和四阶各向异性扩散相结合的MLEM低剂量CT重建算法。该算法结合小波收缩和各向异性扩散的优点,在每次迭代中,对MLEM重建算法处理后的图像进行离散平稳小波分解,在小波域的高频部分进行小波收缩,低频部分使用降噪效果优质的四阶各向异性扩散进行消噪,最后残留的脉冲噪声点通过中值滤波器进行处理,从而进一步优化图像。仿真实验结果表明,该算法可以有效地去除低剂量CT图像的噪声,且在保持图像边缘和细节信息方面有很好的表现,从而获得高抗噪性能的图像。     

基于极大似然准则和最大期望算法的自适应UKF 算法

针对噪声先验统计特性未知情况下的非线性系统状态估计问题,提出了基于极大似然准则和 最大期望算法的自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法.利用极大似然准则构造含有噪声统计特性的对数似然函数,通 过最大期望算法将噪声估计问题转化为对数似然函数数学期望极大化问题,最终得到带次优递 推噪声统计估计器的自适应UKF算法.仿真分析表明,与传统UKF算法相比,提出的自适应UKF算法 有效克服了传统UKF算法在系统噪声统计特性未知情况下滤波精度下降的问题,并实现了系统噪 声统计特性的在线估计.     

基于各向异性扩散的GRAPPA重建算法

全局自动校准部分并行采集(GRAPPA)算法假设插值核在整个K空间内具有平移不变性,在实际应用中容易引起重建伪影和噪声放大。为此,提出一种基于各向异性扩散的GRAPPA重建算法。利用偏微分方程设计各向异性扩散重建模型,对GRAPPA算法合成后的数据进行各向异性扩散,在保证相位信息正确的情况下,去除K空间中的噪声和奇异点,从而提高重建图像的准确率。对活体实验数据的重建结果表明,该算法能减少噪声和伪影,提高重建图像的信噪比。     

基于最大似然准则的CHAN改进算法

Chan算法是一种经典的具有闭式解的高效时差定位解算算法,但在实际应用中却存在一些困难和不足。首先对Chan算法在二维平面下的解集作了说明,并提出一种基于最大似然准则的定位模糊消除方法以得到唯一最终解,其次,针对Chan算法在较大时差测量误差下定位精度下降明显的现象,提出一种基于近似最大似然的方法对Chan算法定位估计进行修正,以改善其定位性能。仿真结果表明,对Chan算法提出的改进措施是有效可行的。     

基于线性预测和最大似然的基音检测算法

根据语音信号产生机理，结合常用的线性预测和最大似然法，提出了一种有效的基音检测算法。该算法采用频域分块估计候选基音周期的范围，提高了算法的计算速度。仿真实验表明，该算法与传统方法相比其基音检测结果有了明显的改善，克服了随机错误及倍频、半频错误，在低信噪比下鲁棒性较好。     

有序子集最大似然SPS算法在CT中的应用

研究CT图像技术,就是投影图像重建过程.为了提高X射线CT图像重建的收敛速度和图像质量,将有序子集最大似然可分离的抛物面型替代函数算法(OS-ML-SPS)应用于X射线CT图像重建,通过对Shepp-Logan头部模型的一个切片进行仿真实验,验证了算法的可行性,然后用来重建X射线CT采集的实际投影数据,并与ART算法,FBP算法相比较,重建结果表明,OS-ML-SPS算法的初始收敛速度明显比ART快,其重建的图像质量优于FBP算法.算法为X射线CT图像重建提供了新的研究途径.     

LOS_NLOS下基于PF和最大似然的TDOA定位算法

室内定位复杂环境中存在LOS和NLOS场景相互切换问题,对定位算法的连续性和精度提出了更高的要求.针对上述问题,提出一种基于粒子滤波和最大似然的TDOA定位算法:首先不区分LOS和NLOS场景的采用近似最大似然TDOA算法,获取一个初步的定位结果;然后对初步获取的结果用粒子滤波进行纠正,以减少LOS和NLOS场景切换下...     

基于最大似然估计的加权质心定位算法

为解决无线传感器网络中节点自身定位问题,针对接收信号强度指示（received signal strength indication,RSSI）测距误差大和质心定位算法精度低的问题,提出一种基于最大似然估计的加权质心定位算法．首先通过计算将估计距离与实际距离之间的最大似然估计值作为权值,然后在权值模型中,引进一个参数k优化未知节点周围锚节点分布,最后计算出未知节点的位置并加以修正．仿真结果表明,基于最大似然估计的加权质心算法具有定位精度高和成本低的特点,优于基于距离倒数的质心加权和基于RSSI倒数的质心加权算法,适用于大面积的室内定位．     

基于最大似然准则Hausdorff距离的跟踪算法

针对视频处理中运动物体的检测和跟踪问题,提出一种基于最大似然准则Hausdorff距离的目标跟踪算法,首先利用基于GVF的Snake方法获得物体模型;然后采用基于最大似然准则的Hausdorff距离匹配后续帧中的目标,搜索策略采用类似于Rucklidge提出的多分辨率搜索方法,在不影响搜索成功率和目标定位精度的情况下, 可以显著地缩短搜索时间;最后使用Snake方法完成运动物体的轮廓更新.实验表明该方法可以较好地跟踪刚性和非刚性物体,同时对部分被遮挡的目标也有良好的跟踪效果.     

基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法

针对图像去噪过程中存在边缘保持与噪声抑制之间的矛盾,提出了一种基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法。算法基于变指数的自适应降噪模型,引入片相似性的思想,构造出新的边缘检测算子和扩散系数函数。传统的各项异性扩散图像降噪算法利用单个像素点的灰度相似性（或梯度信息）检测边缘,不能很好地保持图像的弱边缘和纹理信息。而所提算法利用邻域像素的灰度相似性,可以在滤除图像噪声的同时,保持更多的细节信息。仿真结果表明,与其他传统的基于偏微分方程（PDE）的图像降噪算法相比,该算法将信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）提高至16.602480dB和31.284672dB,具有良好的抗噪性;同时视觉效果较好,保持了更多的弱边缘和纹理等细节特征,在噪声抑制与边缘保持之间取得了较好的权衡。     

结合改进扩散和双边滤波的低剂量CT重建

针对低剂量计算机断层扫描(CT)重建图像时出现明显条形伪影的现象,提出一种结合非局部均值模糊扩散和扩展邻域双边滤波的中值先验(MP)重建算法。首先,使用基于非局部均值模糊扩散方法对中值先验分布的最大后验(MAP)重建算法进行改进,以减少重建图像中的噪声;然后,采用基于扩展邻域的双边滤波方法对重建图像进行处理,以保持图像的边缘和细节信息,进一步提高重建图像的信噪比。采用Shepp-Logan模型和胸腔模型来验证算法的有效性,实验结果表明,与滤波反投影(FBP)、中值根先验(MRP)、非局部均值模糊扩散的MP重建(NLMMP)算法和非局部均值双边滤波的MP重建(NLMBFMP)算法相比,所提新算法的归一化均方距离和均方绝对误差最小,且信噪比最高,分别为10.20 dB和15.51 dB。该重建算法可以在对重建图像进行降噪的同时保持了图像的边缘和细节信息,改善了低剂量CT图像质量退化的问题,获得高信噪比和高质量的重建图像。     

基于各向异性扩散方程的Canny边缘检测算法

Canny边缘检测算法由于使用高斯滤波对图像进行平滑,往往使得算法的信噪比和定位精度下降,从而产生一些虚假边缘,使角点变圆。针对Canny算法所出现的问题提出了一种改进方法,运用各向异性扩散方程代替高斯滤波,并对扩散后的图像做图像增强。实验结果表明,该算法有效地提高了边缘检测的准确性,得到了比较理想的边缘检测效果。     

基于指数变量的复小波域自适应扩散图像滤波算法

为了克服传统各项异性扩散模型在图像滤波时出现的阶梯效应和边缘模糊问题,利用复小波变换较好的完美重构性和方向选择性等特点,结合图像的梯度和复小波变换模特征,设计了一种复小波域自适应图像扩散滤波模型,提出了一种基于指数变量的自适应扩散图像滤波算法。通过计算机仿真验证了所提算法的滤波性能,结果表明该算法在低信噪比条件下可有效地滤除图像噪声,并且能较好地保持图像的边缘、纹理等细节信息。     

各向异性扩散的彩色图像复合滤波方法

将扩散偏微分方程PDE’s推广到彩色图像滤波。分析了基于散度算子和基于迹算子PDE的优缺点,提出了一个新的扩散PDE方法。该方法在各向异性扩散基础上增加了一个震动滤波算子,并对特征根和扩散张量进行了重构,不仅对图像有很好的滤波效果,而且对边缘有增强保护的作用。实验结果表明,提出的方法达到了既有效去除噪声又保留更多细节的目的。     

基于超分辨率网络的CT三维重建算法

计算机断层扫描(CT)三维重建技术通过上采样体数据来提高三维模型质量,减轻模型中的锯齿状边缘、条纹状伪影和不连续表面等现象,从而提高临床医学中疾病诊断的准确率.针对以往CT三维重建后模型仍然不够清晰的问题,提出一种基于超分辨率网络的CT三维重建算法.网络模型为具有双重损失的优化学习纵轴超分辨率重建网络(DLRNet),...     

基于各向异性扩散的医学图像分水岭分割算法

针对医学图像形态建模过程易产生过分割的问题,提出了一种基于各向异性扩散的分水岭分割算法。该算法首先对原始图像进行自适应各向异性扩散滤波,然后引入多尺度的形态梯度图像作为分水岭变换的参考图像,以突出图像中物体的边界轮廓,平滑具有均匀亮度的区域。最后,定义基于边界平均灰度和面积的区域合并准则,对分割后的区域进一步合并。实验结果表明,该算法能有效抑制过分割,具有较强的抗噪声性能,得到的分割结果可以满足医学图像建模的需要。     

An improved speckle-reduction algorithm for SAR images based on anisotropic diffusion

This paper mainly studies the algorithm of anisotropic diffusion for speckle noise removal of SAR images. Because the Gauss curvature driven diffusion method is sensitive to the noise and is of low efficiency on suppressing the speckle noise, an improved denoising algorithm is proposed. The new algorithm introduces the difference curvature as the diffusion coefficients of the function, which solves the problem that Gauss curvature driven diffusion is sensitive to the speckle noise, further, Tukey’s biweight function is used to control the curvature diffusion model, which can not only better protect edges, but also automatically control the diffusion. Numerical experiments show that the improved algorithm can preserve the information of textures, edges while inhibiting the speckle of SAR images.     

螺旋锥束CT重建的近似逆算法

三维螺旋锥束CT以扫描速度快、成像分辨率高等诸多优点成为现代CT技术的一个重要发展方向。Katsevich精确FBP算法的提出,使得三维锥束CT研究获得了突破性进展。由于该算法的复杂性,应用中受到了限制。研究了Katsevich算法在检测板上沿滤波线展开的形式,其滤波运算由Hilbert核函数构成,利用近似逆的思想提出了融合的CT重建算法。该算法将Katsevich公式改写成近似逆的形式,得到了重建核的具体形式。     

基于分区域处理的低剂量CT重建算法

为解决由于过度的量子噪声使低剂量CT重建图像质量产生退化的问题,提出一种基于分区域处理的联合先验低剂量CT统计迭代重建算法.对重建过程中的图像进行区域划分,对图像进行中值滤波并计算滤波图像的梯度,根据梯度划分出图像的边缘区域和平坦区域,分别利用全变分正则化(TV)和高斯马尔可夫随机场(MRF)正则化对不同的区域进行惩罚...