基于混合能量模型水平集的合成孔径声纳图像分割方法

本文讨论了合成孔径声纳图像分割问题。首先介绍了Chan-Vese模型水平集方法,针对该模型存在的边界定位和重复初始化等问题,提出了一种改进的水平集方法。该方法的能量模型由区域信息项、边界信息项和距离约束函数构成的内部能量项三部分混合形成,既兼顾了全局优化特性和局部定位精度,又避免了水平集函数重复初始化,提高了运算效率。实验结果表明,该模型对于噪声干扰严重、边缘模糊的合成孔径声纳图像分割效果良好。     

基于区域进化的区域增长图像分割

为克服经典区域增长算法中门限选择困难、分割稳定性不高与串行处理速度慢的不足,提出了基于区域进化的快速区域增长图像分割算法。引入了新的区域能量表示模型,并给出了迭代进化形式。在区域增长过程中,逐渐增加区域增长的门限,通过对能量函数的动态优化来逼近最佳分割结果。仿真实验表明,该方法能有效地避免经典区域增长算法中门限选择的困难,采用区间连通处理技术代替单一像素串行迭代处理方式,可使分割速度提高十多倍。     

基于模糊阈值的自适应图像分割方法

针对现有的图像分割中自适应分割方法的研究难点,以及传统的模糊阈值分割法中存在窗宽不能自动获取的问题,在确定隶属函数的前提下,以图像的直方图为依据,利用分段计算和反变换的方法,提出了一种自适应模糊阈值的图像分割方法,并将该方法应用于机场目标的分割;该方法实现其窗口宽度的自适应选取,并且有效改善了模糊阈值法对直方图呈不明显双峰的图像分割困难的缺点,拓展了模糊阈值图像分割方法的适用范围,改善了模糊阈值分割方法的分割效果;实验结果表明,该方法对直方图呈单峰和多峰分布的的图像有较好的分割效果和效率。     

利用图像分割的基于图割的立体匹配算法

立体匹配通过寻找同一空间景物在不同视点下投影图像的像素间的一一对应关系, 最终得到该景物的视差图。在对匹配算法作了深入研究的基础上, 提出了一种利用图像分割的基于图割的立体匹配算法。算法把参考图分割成多个区域, 然后用平面公式在一个分割中建立视差。视差模板是从初始视差分割中提取的。每一个分割被分配到精确的视差模板。构建全局能量函数,能量函数的鲁棒最小化是由基于图割的最优化获得的。算法对低纹理区域和接近视差边界区域有很好的匹配效果, 同时, 又解决了传统的基于全局算法中计算量过大, 实时性不好的问题。实验表明, 本算法能满足高精度、高实时性要求。     

基于均值偏移的灰度图像分割方法

针对灰度图像分割往往存在的过分割或欠分割问题，提出了一种基于均值偏移的图像分割方法．该方法通过联合像素的空间位置和灰度特征，建立图像的特征矢量，构造基于像素的位置和灰度的改进核函数直方图．采用均值偏移算法搜索图像的特征模式，并以此对图像进行平滑滤波和分割．对以地物为背景的图像分割结果表明，该方法既能抑制具有纹理的大片背景，又能提取出面积较小且轮廓清晰的物体，分割的物体完整且符合人眼视觉，较有效地避免了图像过分割和欠分割的问题．     

基于小波变换的分水岭图像分割方法

图像分割技术在数字图像处理中占有重要地位.提出了一种基于小波变换的图像分割方法,有效地将小波分析、小波包分解与数学形态学中的分水岭方法相结合.首先,通过小波包对图像有效降噪,在一定程度上减少了分水岭方法的过分割现象.然后利用小波变换得到的梯度向量进行分水岭变换,有效保持边缘信息.实验结果证明该算法是可行的,与基于形态梯度的分割结果相比,得到了较好的分割效果.     

基于Contourlet变换的图像智能分割方法研究

由于获取图像的设备不同,不同设备所拍摄图像的质量、空间分布特性差异较大。采用当前图像分割方法对图像噪声进行分割时,容易产生过分割和奇异扩散现象。为此,提出一种基于Contourlet变换的图像智能分割方法。该方法先采用方向滤波器组实现图像各个方向纹理分离,利用小波变换替换拉普拉斯变换进行图像多个方向子带分解,计算图像多尺度似然函数,并依据图像最大似然函数估计准则获得图像的初始分割,在此基础上采用自适应上下文结构从图像粗尺度的分割结果融合至最细尺度,获得最终的图像智能分割结果。仿真实验结果表明,所提方法能够有效消除噪声对图像分割的影响,使图像分割精度更高,且运行时间更短,该方法在图像获取设备中具有较高的实践价值。     

基于边缘流的煤电厂炉膛火焰图像分割方法

针对炉膛火焰灰度变化不明显采用传统的分割算法无法达到满意分割效果的问题,采用了基于边缘流的分割方法对电厂炉膛火焰图像进行分割;首先选用高精度的灰度边缘流对图像进行分割,得到边缘流的矢量方向和边缘能量,然后再对图像闭合处理得到初始分割图像,最后,再利用颜色相似度对相邻区域进行处理,得到最终分割图像,该方法不仅避免了单纯边缘流算法提取边界不连续无法检出较弱边界的问题,而且也可以避免过分割问题;通过实验表明,基于边缘流的方法是对炉膛火焰图像进行分割的有效方法。     

基于改进迭代阈值的白细胞图像分割方法

人体外周血五类白细胞数量和所占比例反映了人体的健康状态,人工检查白细胞消耗医务人员的大量精力,如何用智能方法快速、准确进行白细胞智能分类是一个亟待解决的问题,其中白细胞分割的准确性是正确分类的关键。提出了一种改进的迭代阈值图像分割算法,对恢复有丝分裂连线的最小距离方法进行了基于数学和数模分析的预处理改良,提升了白细胞图像分割的精度和效率,解决了血小板粘连、白细胞边界不分明等问题。将白细胞从复杂的血液环境中分离出来,对有丝分裂细胞的多叶核进行最小距离判定并连线,然后定位到每个白细胞,制作数据集,最后用CNN分类。经测试,分割正确率达到了96%以上。实验结果验证了所提分割方法的准确性、高效性和实用性。     

A modified equally sloped algorithm based on the total variation algorithm in computed tomography for insufficient data

Computed tomography (CT) has become an important technique for analyzing the inner structures of material, biological and energy fields. However, there are often challenges in the practical application of CT due to insufficient data. For example, the maximum rotation angle of the sample stage is limited by sample space or image reconstruction from the limited number of views required to reduce the X‐ray dose delivered to the sample. Therefore, it is difficult to acquire CT images with complete data. In this work, an iterative reconstruction algorithm based on the minimization of the image total variation (TV) has been utilized to develop equally sloped tomography (EST), and the reconstruction was carried out from limited‐angle, few‐view and noisy data. A synchrotron CT experiment on hydroxyapatite was also carried out to demonstrate the ability of the TV‐EST algorithm. The results indicated that the new TV‐EST algorithm was capable of achieving high‐quality reconstructions from projections with insufficient data.     

单光子发射型计算机断层成像

探讨了单光子发射型计算机断层成像的原理与图像特点。     

环形阵列超声断层扫描高分辨率成像方法

介绍了针对环形阵列超声断层扫描的高分辨率全波形反演成像方法,不同于传统的延时叠加和渡越时间断层扫描,该方法充分考虑声传播的透射、反射、散射等特点,通过数据匹配的方法重构目标体声学参数图像。开发了环形超声换能器阵列构建超声断层扫描成像系统,并设计了适合检验成像算法的数值和物理模型,分别使用基于射线理论的回波延时叠加和初至波渡越时间断层扫描、以及基于波动理论的全波形反演方法对目标体进行图像重建,并对比其原理、分辨率、计算量等方面的特点,系统性分析了波动方法相对传统射线方法的优点和不足。结果表明,全波形反演这类充分考虑接收信号多种物理特征的方法可用于较高分辨率的声参数成像,适合与传统方法结合设计有效的超声断层扫描成像系统。     

基于全变分最小化和交替方向法的康普顿散射成像重建算法

康普顿散射成像技术利用射线与物质作用后的散射光子信息对物质的电子密度进行成像.与传统的透射成像方式相比,康普顿散射成像具有系统结构灵活、成像对比度高、辐射剂量低等优势,在无损检测、医疗诊断、安全检查等领域有着广阔的应用前景.但其重建问题是一个非线性的逆问题,通常是不适定的,其解对噪声和测量误差非常敏感.为解决此问题,本文结合全变分最小化正则化方法和交替方向法提出了一种新的康普顿散射成像重建算法.该算法首先将问题对应的TV模型转化为与之等价的带约束的优化问题,然后利用增广拉格朗日乘子法将优化问题分解为两个具有解析解的子问题,并通过交替求解子问题使增广拉格朗日函数达到最小,进而得到重建的图像.在仿真实验中,通过与主流的ASD-POCS方法进行对比,证明了该算法在重建精度和重建效率方面的优势.     

衍射增强计算机断层技术研究

对衍射增强计算机断层技术进行了分析研究，提出了一种新方法.应用该方法只需在摇摆曲线一点处对物体进行360°范围内旋转投影成像，即可获得物体的折射率梯度分布以及吸收系数与散射系数和分布.该方法较以前的方法，大大简化了实验步骤. 关键词： 同步辐射 衍射增强 计算机断层     

A new approach to synchrotron energy‐dispersive X‐ray diffraction computed tomography

A new data collection strategy for performing synchrotron energy‐dispersive X‐ray diffraction computed tomography has been devised. This method is analogous to angle‐dispersive X‐ray diffraction whose diffraction signal originates from a line formed by intersection of the incident X‐ray beam and the sample. Energy resolution is preserved by using a collimator which defines a small sampling voxel. This voxel is translated in a series of parallel straight lines covering the whole sample and the operation is repeated at different rotation angles, thus generating one diffraction pattern per translation and rotation step. The method has been tested by imaging a specially designed phantom object, devised to be a demanding validator for X‐ray diffraction imaging. The relative strengths and weaknesses of the method have been analysed with respect to the classic angle‐dispersive technique. The reconstruction accuracy of the method is good, although an absorption correction is required for lower energy diffraction because of the large path lengths involved. The spatial resolution is only limited to the width of the scanning beam owing to the novel collection strategy. The current temporal resolution is poor, with a scan taking several hours. The method is best suited to studying large objects (e.g. for engineering and materials science applications) because it does not suffer from diffraction peak broadening effects irrespective of the sample size, in contrast to the angle‐dispersive case.     

锗酸铋阵列探测器用于中子激发发射计算机断层扫描成像

中子激发发射计算机断层扫描成像对探测器有着较高的要求,为了探讨利用传统阵列探测器实现其应用的可行性,利用模拟的方法给出了锗酸铋（BGO）晶体阵列探测器的基本性能。对高能光子在单根BGO晶体中的能谱进行了分析,提出叠加相邻晶体信号以提高能量分辨率的修正方法。结果表明:此方法能够很大程度上优化输出能谱,并能够得到较好的空间分辨率。     

NSECT的锗酸铋阵列相邻信号叠加算法模拟研究

由于受激元素所辐射的光子能量范围主要集中在100 keV~6 MeV之间,因此通过基于此能量范围的射线源模拟实验研究了采用锗酸铋（BGO）阵列相邻信号叠加实现能量高分辨率的新方法并分析比较了其性能。结果显示：对于较高能的光子,若仅使用单根BGO晶体产生的信号时不可能得到较好的能量分辨率;而当使用BGO阵列将该单晶体产生的信号与相邻晶体产生信号相加,则能谱质量会变得更佳。对于能量分辨率为90 keV的能量窗,通过模拟得到平均固有空间分辨率为3.938 mm (FWHM)。     

基于激光尾波加速的涡轮叶片高能X射线CT

发展微焦点高能X射线源技术是实现高精度高能工业CT突破的关键,基于激光尾波加速驱动高能轫致辐射源开展了微焦点高能X射线源产生以及对涡轮叶片高能CT成像研究。利用一台20 TW钛蓝宝石超快超强激光器,通过电离注入的方式获得了（140±44）pC的高能电子束,并使用1.5 mm厚钨靶产生了累积源尺寸为25 μm的高能轫致辐射X射线。利用该微焦点高能X射线源,采用基于压缩感知的CT重建算法,在获取较少角度投影（31个角度）的情况下,获得了对涡轮叶片叶榫结构的CT重建。

     

基于锥束CT序列图像的三维缺陷检测方法

根据锥束CT序列图像各向同性及缺陷实体在序列图像层间位移和变化较小的特点,提出了一种适合锥束CT序列图像的三维缺陷检测方法。首先结合多目标跟踪思想,利用三维连通区域标记算法提取三维缺陷实体,并建立缺陷对应关系哈希表,以解决缺陷检测中目标轨迹的分叉;然后根据噪声目标的固有特性,对虚假缺陷信息进行有效删除,最终可获得真实缺陷目标实体,缺陷提取精度可达到像素。通过对空心涡轮叶片蜡模锥束CT图像进行实验,结果表明。该方法能准确地提取有较强噪声影响的序列图像的三维缺陷。