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金属伪影的有效校正一直都是CT重建的一个重要课题。传统的插值校正法和迭代去模糊法将投影数据作为输入值,但在实际应用中经常不能得到原始投影数据。针对该问题,提出一种基于数学形态学的金属伪影消除算法。首先,通过线检测和霍夫变换提取初始图像中的条纹伪影,并找到金属物体的中心坐标;其后,以金属物体的中心坐标为注视点,对含有伪影的初始图像进行极坐标变换;继而在极坐标图像中,选择合适的结构元素和形态学过滤器消除伪影;最后将过滤后的极坐标图像转换为笛卡尔坐标系中的图像。实验结果表明,该算法能够有效消除金属伪影,并将滤波反投影图像作为输入值,能够应用于无法得到原始投影数据的情况。 相似文献
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低渗透油田合理注采井距的确定--以纯41块沙4段低渗透油田为例 总被引:2,自引:1,他引:2
以纯41块沙4段低渗透油田为例,从低渗透油田渗流机理出发,分析了造成低渗透油田开发效果差的主要原因。在计算注水井最大井底流压、油井最小井底流压、油水井之间可建立的最大注采压差的基础上,结合室内试验确定的最小启动压力梯度公式计算油田技术极限注采井距,并结合经济合理井距计算结果,确定了油田合理注采井距,并提出了下二步调整方案,实施后取得了显著的效果。该方法为低渗透油田合理井距的确定、提高低渗透油田的开发效果提供了理论依据。 相似文献
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GM(1,1)残差修正的季节性神经网络预测模型及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
季节性时间序列具有增长性和波动性的二重趋势。灰色模型GM(1,1)能反映时间序列的总体变化趋势,但不能很好反映其季节性波动变化的具体特征,在模拟与预测季节性时间序列中有明显的局限性。文中介绍了季节性神经网络建立的残差修正模型。通过季节性神经网络模型对GM(1,1)的残差序列进行分析,提取其中的非线性成分作为预测时的补偿项,以进行残差修正,从而形成GMSANN叠合预测模型。实例表明,所建模型具有较好的适应性和预测精度。 相似文献
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基于GPS定位和伪码测距的子母弹子弹引信测高算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为满足子母弹子弹引信的定高起爆需求,提出了一种准确测定子弹空中高度的技术方法.基于无线电导航原理,利用信标子弹作为地面基站,使功能子弹依靠信标子弹发射的定位信号实时测定距离地面的高度,实现炸高的有效控制.建立了子弹测高数学模型,提出了快速数值解法,讨论了主要的误差来源.结果表明,该测高方法准确度高,测高相对误差在5%以内,能满足子弹引信体积、功耗、成本等方面的要求. 相似文献