基于广义变分正则化的闪光照相图像重建算法

 针对闪光照相图像信噪比低的特点,提出了一种基于广义变分正则化的图像重建算法,该方法采用p-范数取代目前广泛采用的全变分范数作为正则项,构造了用于图像重建的展平泛函,将图像重建问题转化为目标泛函最优化问题,采用固定点迭代法求解图像重建的最优解。数值计算结果表明,该算法在重建过程中能够有效抑制图像噪声,并加大对图像边缘的保持能力,从而提高了图像重建质量,是一种有效且性能优良的闪光照相图像重建算法。     

一种基于约束共轭梯度的闪光照相图像重建算法

 针对闪光照相系统成像信噪比低的特点，提出了正则化预优约束共轭梯度算法（RPCCG）。RPCCG算法在闪光照相重建方程中引入Tikhonov正则化准则，利用预优约束共轭梯度法迭代求图像重建的最优解。数值试验表明，采用最小二乘+平滑准则的RPCCG算法是一种具有较高的抗噪能力的有效闪光照相图像重建算法，具有良好的收敛性和稳定性以及较高的重建精度。     

基于约束优化的闪光照相图像重建算法

针对闪光照相图像受模糊及噪声影响的问题,提出了一种基于约束优化的闪光照相图像重建算法。该算法建立基于平行束投影的正向成像矩阵,并通过嵌入模糊矩阵表达成像过程中的模糊因素,采用最速下降法求解重建问题。在算法中设计了预优矩阵以提高迭代重建速度,利用客体密度值非负、密度分布分段光滑并含有阶跃性边界的先验知识,设计和采用了非负约束、光滑约束及广义变分边界约束条件。对仿真FTO客体图像及实际闪光照相图像的重建结果表明,基于约束优化的重建算法具有良好的边界保持能力及噪声抑制能力,可以有效提高图像重建质量。     

基于贝叶斯准则的闪光照相图像重建

 针对闪光照相图像低信噪比的特点,研究了一种带约束的贝叶斯图像重建算法,较好地抑制了噪声对重建结果的影响,同时对细节信号具有较高的保持能力。该算法以贝叶斯重建为基础,在重建过程中考虑了闪光照相图像的受模糊影响比较严重的特点,引入了重建结果具有平滑性的先验信息进行约束,以提高重建结果的信噪比。通过在迭代过程中对重建结果进行平滑性约束以提高重建质量。数值模拟结果表明,该方法在闪光照相图像重建中具有较好的抗噪能力和边界保持能力。     

基于约束共轭梯度的高能闪光照相图像复原算法

 针对闪光照相系统模糊较大、成像信噪比低的特点,提出了一种基于约束共轭梯度的闪光照相图像复原算法,将闪光照相图像复原问题转化为一个约束优化问题,引入基于非负、中值滤波和偏微分方程的光滑约束条件,并利用约束共轭梯度法迭代求最优解。数值试验表明,该算法能较好再现图像边缘信息,复原出的图像在信噪比和视觉方面都有较大提高。     

基于约束共轭梯度的高能闪光照相3维重建算法

 针对高能闪光照相系统成像信噪比低的特点，提出了3维约束共轭梯度算法，该算法基于3维重建理论来重建方程，利用约束共轭梯度法迭代求图像重建的最优解。数值模拟结果表明：采用3维约束共轭梯度算法能有效改善高能闪光照相重建图像轴线噪声大的问题，是一种具有很高抗噪能力的闪光照相图像重建算法。     

基于极大似然模型和期望最大化算法的闪光图像重建

针对闪光照相图像低信噪比的特点,研究了带约束的基于极大似然模型和期望最大化算法（ML-EM）的闪光照相图像重建算法。该算法在ML-EM迭代重建算法的基础上,根据闪光照相图像低信噪比的特点及被重建客体具有分段平滑的先验信息,在迭代重建的过程中进行了相应的噪声抑制,抑制了噪声对重建结果的影响,同时很好地保持了客体的边界特征。数值模拟结果表明,基于噪声约束的ML-EM重建算法能取得较好的重建效果。     

高能闪光照相密度测量的LEPM方法

研究了利用高能闪光照相方法实现密度分布测量的技术.根据闪光照相投影成像原理,将成像过程中的非线性成像因素看成一个综合性的非线性算子,利用先验测量的方法该非线性算子的响应曲线,利用该曲线校正成像图像得到待测客体的光程分布图像.采用以最小误差为重建准则的代数重建法,从光程分布图像中重建出照相客体的线吸收系数分布.最后利用相对等效质量吸收系数以及客体总质量不变的约束条件,获得照相客体的空间密度分布.在高能闪光照相实验平台上进行了静态客体的密度测量实验,测量的均方根误差约为10%.     

高能闪光照相密度测量的LEPM方法

研究了利用高能闪光照相方法实现密度分布测量的技术.根据闪光照相投影成像原理,将成像过程中的非线性成像因素看成一个综合性的非线性算子,利用先验测量的方法该非线性算子的响应曲线,利用该曲线校正成像图像得到待测客体的光程分布图像.采用以最小误差为重建准则的代数重建法,从光程分布图像中重建出照相客体的线吸收系数分布.最后利用相对等效质量吸收系数以及客体总质量不变的约束条件,获得照相客体的空间密度分布.在高能闪光照相实验平台上进行了静态客体的密度测量实验,测量的均方根误差约为10％.     

基于正则化迭代的并行磁共振图像重建算法

为了解决并行磁共振成像过程的病态性和图像信噪比下降问题,降低重建过程中噪声放大和异常值的干扰造成的图像信噪比的损失,提出了一种基于正则化共轭梯度迭代的并行磁共振成像重建算法;该算法基于最小二乘理论,引入正则化,优化方程,进而进行迭代重建;采用了不同加速因子的人脑磁共振K空间欠采样数据以验证该算法的重建性能,仿真结果表明了该算法相较于最小二乘法,能较大限度地降低噪声对重建结果的干扰,具有信噪比更高、误差更小、成像效果更好等特征;重建图像质量得到了较好的改善,对临床诊断更具有适用性。     

基于神经网络的闪光照相网栅图像修补

提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的闪光照相网栅图像修补算法,该方法采用滑动窗口方法将待修补的网栅图像分为若干子块,然后在每个子图像内分别引入RBF神经网络,将栅孔内图像作为已知数据计算RBF网络参数,并以此对每个子图像进行修补,数值试验表明,该算法能较好地再现图像边缘信息,修复的图像在信噪比和视觉方面都优于线性插值和样条插值的结果。     

种基于偏微分方程约束的闪光照相图像重建算法

 针对闪光照相图像信噪比低的特点,提出了一种基于偏微分方程基于非线性PDE的约束的图像重建算法,该算法在重建迭代过程中引入了基于非线性PDE的平滑约束来抑制图像噪声,同时保护图像边缘。数值试验结果表明:相比于Landweber和预优约束共轭梯度（PCCG）重建算法,新算法具有更强的抗噪能力和边缘保护能力,是一种更加有效的闪光照相图像重建算法。     

闪光X射线照相系统调制传递函数测量

本文叙述调制传递函数(MTF)的基本概念.介绍了闪光X射线辐射照相屏-片记录系统的调制传递函数的常用测量方法.我们分别用矩形波光栅、台阶楔、针孔作输入激励,测出了高能闪光X射线照相系统的调制传递函数,并对测量结果进行分析对比.这些实测的MTF对成象系统成象性能的定量认识、照相条件的最佳选择、照相图象的事前预估、模糊图象的事后处理都有很重要的实用价值.     

基于自适应准则的闪光照相图像重建

 针对闪光照相图像低信噪比的特点,提出了一种自适应的图像重建算法。该算法以代数法(ART)迭代重建为基础,在迭代重建过程中引入了两个权重矩阵,其中一个矩阵用来控制重建过程中的高频分量以保持重建结果的边界;另一个矩阵控制重建结果的平坦区域以提高重建结果的信噪比。通过在迭代过程中更新这两个矩阵来实现图像的自适应重建。数值模拟结果表明,相对于传统的单准则ART重建算法,该方法具有更好的抗噪能力和边界保持能力。     

高能闪光照相中Sobel算子的边缘检测方法

 针对高能闪光照相中投影图像的特点,对数字图像处理中具有代表性的Sobel边缘检测算法进行了分析,发现该算法存在检测出的边缘粗和人为进行阈值的选取会造成边缘点的误判的缺点;为此提出了一种阈值确定方法和基于最大梯度的定位准则算法。改进的算法实测结果表明：该方法有效地解决了Sobel算子检测出的边缘过粗的问题,得到的边缘较细,定位精确,提高了边缘检测精度,可用于高能辐射照相中的边缘提取。     

基于BP神经网络的闪光照相图像复原

针对闪光照相系统模糊较大、成像信噪比较低的问题,提出了一种基于BP神经网络的闪光照相图像复原方法。该方法利用BP神经网络的泛化能力,用样本图像对网络进行训练,建立退化图像与真实图像之间的非线性映射关系,然后将待复原图像分区,利用训练好的BP神经网络对待复原图像的边界区域进行复原处理。数值试验表明,在系统点扩展函数未知的情况下,该算法能较好再现图像边缘信息,复原出的图像在信噪比和视觉方面都有较大提高。     

一种新的闪光照相图象边界检测方法

介绍了一种用于闪光X光照相图象的边界检测方法,称为计算对比法.对于投影成象,由于成象系统的非理想特性,实际照相特性的边界与理想成象图象的边界之间往往存在一位置差,我们称之为边界退化量.模糊图象的边界检测问题主要就是边界退化量的检测问题.本文提出的计算对比法根据闪光X光照相图象的退化模型进行计算模拟成象,用从模拟图象上得出的边界退化量对实际成象图象的位置进行校正.从而达到精确检测实际图象的目的.用这种方法对多幅模拟成象图象进行了处理.     

改进的约束共轭梯度闪光照相图像重建算法

 针对闪光照相图像信噪比低的特点,提出了一种改进的约束共轭梯度闪光照相图像重建算法。该算法在约束共轭梯度迭代重建的基础上,提出了新的预优矩阵选取方案,减小了重建图像的轴线噪声,利用松弛迭代步长代替共轭梯度法中的最优迭代步长,并采用了新的收敛准则,在保证算法收敛的同时,减少了重建算法的计算量。数值试验表明,与传统约束共轭梯度重建算法相比,改进算法稳定收敛,迭代速度更快,并能有效提高重建质量。