基于稀疏优化的烟羽断层重建方法

烟羽断层重建一般使用两台光谱仪采集数据,属于典型的不完全角度重建.为了提高重建结果的稳定性和接近度,将压缩感知理论引入气体分布重建领域.提出了一种新的计算机层析算法——低三阶导数全变分法,用于重建电厂烟囱排放的SO_2截面的二维分布.使用低三阶导数模型模拟气体扩散,认为气体浓度对位置的三阶导数是稀疏的.将重建图像的全变分作为目标函数,并通过数值最优化方法求得气体浓度分布的最优解.数值模拟的结果表明,与传统的低三阶导数法相比,低三阶导数全变分法将接近度提高了80%以上.外场实验表明,重建图像的一致性相关因子达0.9023.低三阶导数全变分法能有效消除测量误差对图像重建的影响,提高重建图像的质量.     

激光反射断层成像相位恢复方法

针对激光反射断层成像过程中存在目标的平动和抖动所产生的旋转中心偏移导致重建图像错位形成伪影的问题,提出基于相位恢复技术的改进误差下降算法.该方法通过光强反复迭代得到相位分布,获得重构目标丢失的相位信息,通过增加初始约束条件以及空间域和频域的限制有效改善算法的收敛性.运用改进的误差下降算法,有效改善了相位恢复方法容易陷入局部极小解的问题,获得了优化的重构图像.仿真实验表明,三组投影数据重建图像的平均相对均方误差由0.774下降为0.551,能够有效消除图像重建伪影.外场实验结果表明此方法使激光反射断层成像系统分辨率得到有效改善.     

多轴差分吸收光谱断层扫描重建烟羽空间分布

为了实现烟羽二维空间分布的精确重建, 建立了被动多轴差分吸收光谱断层扫描系统,实现了多台被动多轴差分吸收光谱系统对废气烟羽空间分布的测量。首先,介绍了多轴差分吸收光谱系统及其反演气体浓度的机理。接着,使用代数迭代算法对不同的重建模型,采用不同的扫描光路进行了重建模拟,并设计了重建程序。然后,对数值模拟仿真结果进行了分析比较。最后,搭建了多轴差分吸收光扫描系统平台,进行了外场试验。数值模拟的结果显示：MAX-DOAS层析技术能精确的重建出烟羽模型的二维空间分布,四光源光路的重建误差约是双光源光路重建误差的三分之一,四光源重建时间约是双光源重建时间的四分之一,且双峰模型的重建误差大于单峰模型的重建误差。外场试验的结果显示：重建图像的积分数据与多轴差分吸收光谱测得的投影数据是一致的,说明重建出的烟羽空间分布符合实际情况。研究表明,数值模拟的结果与外场试验的结果具有一致性。     

全变分约束迭代滤波反投影CT重建

重建算法是计算机断层成像(CT)技术的核心。在解析法CT重建过程中,结合先验信息和引入优化约束条件较为困难。通过对滤波反投影(FBP)原理及其重建图像与理想CT图像差值关系的分析,构造了以FBP为基础的迭代循环,解决了解析重建过程中先验信息的利用和优化约束条件的引入问题。为抑制迭代FBP产生的图像伪影,将全变分(TV)模型引入重建过程,建立了TV约束迭代滤波反投影CT重建方法。在数值模拟中,针对完善投影数据、稀疏投影数据、含金属投影数据和有限角投影数据等不同情况,重建出了与原始模型高度一致的CT图像,研究表明TV约束迭代滤波反投影方法是一种精度高、适应性较强的CT重建方法。     

高压电缆源平移扫描CT高效重建算法EI北大核心CSCD

为提高在役高压电缆X射线扫描图像重建速度,结合传统的滤波反投影算法,提出基于数据平滑的局部扫描重建算法。分析了源直线扫描局部计算机断层成像方法存在的有限角和数据截断问题,提出数据平滑方式解决方法。主要途径是利用余弦函数沿探测器方向和射线源方向分别进行数据平滑插值,避免投影数据值在这两个方向上突然降为零,起到抑制截断伪影和有限角伪影的作用。实验证明,所提方法能有效抑制图像伪影,有利于电缆阻水缓冲层缺陷识别。相较于原有的联合迭代重建算法,该方法缩短了重建时间且图像重建质量相当;相较于传统滤波反投影算法,重建图像质量提高但重建耗时基本一致。     

基于非均匀螺旋线数据和布雷格曼迭代的快速磁共振成像方法

数据采集时间长是制约磁共振成像技术发展的重要瓶颈.为了解决这一问题, 本文基于压缩感知成像理论, 提出了一种结合非均匀螺旋线磁共振数据采集序列和布雷格曼迭代重建的快速磁共振成像方法, 通过欠采样缩短数据采集时间.欠采样引起混迭伪影则通过非均匀螺旋线欠采样特性和布雷格曼迭代重建去除.水模磁共振成像实验和在体磁共振成像实验结果表明: 欠采样情况下, 所提出的方法能有效去除欠采样导致的混迭伪影, 获得的图像结构信息完整的成像结果, 在缩短采样时间的同时, 具有较高的准确度. 关键词： 磁共振成像 非均匀螺旋线 全变分 布雷格曼迭代     

基于全变分最小化和快速一阶方法的低剂量CT有序子集图像重建

低剂量计算机断层成像(computed tomography,CT)具有减少X射线对患者的伤害的优势.本文主要针对从不完备投影数据重建出高质量低剂量CT图像的问题.通常,这个问题可以通过统计图像重建方法来实现,而统计重建算法需要非常多的迭代次数,导致了巨大的计算时间压力,以至于很难应用在实践中.为解决此问题,本文提出一种有序子集重建算法,该算法结合了全变分最小化和快速一阶方法以减少重建的迭代次数,采用Split Bregman交替方向法求解上述优化问题,利用投影到凸集合的方法加快迭代的收敛速率.实验结果表明,在同样的迭代次数下,本文提出的方法与基于有序子集的一阶方法相比较,相对重建误差的下降速度更快.     

基于差分曲率的各项异性扩散小波图像降噪算法研究

在$\gamma $放射性内污染修正均匀冗余阵列编码成像中,为了进一步减少使用最大似然估计(Maximum Likelihood Expectation Maximisation,MLEM)算法进行编码图像重建的伪影,并且提高重建的效率,本文提出了基于差分曲率的各项异性扩散小波图像降噪(Anisotropic Diffusion Wavelet Image Denoising based on Differential Curvature, 简称ADWIDDC)算法, 结合MLEM算法得到了改进的应用于编码成像的MLEM-ADWIDDC算法。该算法首先采用MLEM算法对探测器得到的投影数据进行图像重建,再利用互补成像方法消减近场伪影,最后采用ADWIDDC算法进一步降低图像伪影。模拟结果表明,对于131I源呈圆环分布的编码图像,以重建算法运行时间为195 s为截止条件,MLEM-ADWIDDC算法能够更好地去除伪影,重建的$\gamma $放射源图像纹理也更加清晰;对于131I源呈“CDUT”分布的编码图像,以重建图像信噪比达到5.10 dB为截止条件,本文的MLEM-ADWIDDC算法运行时间为98.36 s,比仅采用MLEM算法消耗的时间缩短了49%。     

基于卷积法TV模型的锥束CT散射校正方法

为了解决CT图像中散射伪影问题,提出并使用修正的泊松分布函数作为散射函数,然后利用卷积模型生成多个散射基图像,将基图像与原始重建图像的线性组合作为最终重建图像,最后,通过使重建图像的全变分函数最小求取线性组合系数最优解。该算法具有计算复杂度小、能够灵活应用于不同的成像对象的特点。实验结果表明,算法能够有效抑制散射导致的杯状和黑色带状伪影,提高图像对比度。     

电厂烟囱烟羽截面断层重建研究

针对多轴差分吸收光谱仪重建图像的时间分辨率较低的问题,将成像差分吸收光谱仪技术与非负最小二乘法相结合,提出了一种新的重建二氧化硫(SO2)气体的空间二维分布的方法。采用Savitzky-Golay滤波器对采样得到的柱浓度数据进行预处理,使用顺序坐标法进行重建,并利用克里金插值平滑重建图像。数值仿真结果表明,重建图像的接近度最低可达0.11。实验结果表明,所提方法从采集数据到完成图像重建的时间为52.37s,适用于捕捉烟羽截面的瞬态浓度,可实时重建SO_2分布。     

An image reconstruction algorithm based on Bayesian theorem for electrical resistance tomography

Electrical resistance tomography (ERT) is considered to be one of the most promising process tomography techniques for two-phase/multiphase flow measurement due to the advantages such as high speed, low cost and non-intrusive sensing. The iterative image reconstruction algorithm based on Bayesian theorem has been derived to solve the ERT inverse problem. It is taken into account, which is different to the existing ERT image reconstruction algorithms, including the prior probability of the permittivity distribution and the noise information in the measurement data. Both simulation and experimental data were carried out for typical two-phase flow regimes. The flow regimes are identified according to the reconstructed images of the Bayesian iteration method and conventional methods. Results obtained indicate that the Bayesian iteration method improves the reconstructed image quality with the traditional linear back projection (LBP) and reweighted least squares (RLS). Therefore, the Bayesian iteration method is suitable for identification of online two-phase flow regimes.     

光学三维成像实验系统

建立光学投影层析三维成像系统,该系统包括光学成像、图像采集、断层重建及三维显示,重建算法为滤波反投影算法.实验结果表明:利用该系统得到的重建图像与样品的形状吻合,重建结果边缘清晰,伪迹较小.     

An algorithm for computed tomography image reconstruction from limited-view projections

<正>With the development of the compressive sensing theory,the image reconstruction from the projections viewed in limited angles is one of the hot problems in the research of computed tomography technology.This paper develops an iterative algorithm for image reconstruction,which can fit most cases.This method gives an image reconstruction flow with the difference image vector,which is based on the concept that the difference image vector between the reconstructed and the reference image is sparse enough.Then the l_2-norm minimization method is used to reconstruct the difference vector to recover the image for flat subjects in limited angles.The algorithm has been tested with a thin planar phantom and a real object in limited-view projection data.Moreover,all the studies showed the satisfactory results in accuracy at a rather high reconstruction speed.     

阵列式康普顿相机GEANT4模拟与图像重建及优化

出于对放射性核素各种应用和安全的考虑,需要性能良好的康普顿相机。通过蒙特卡罗方法模拟了双层阵列式康普顿相机,散射探测器材料为Si,吸收探测器材料为CZT（碲锌镉）。利用反投影图像重建算法进行了图像重建,采用极大似然法对重建结果进行优化,有效地提高了重建图像的分辨率。当放射源与探测器距离100 mm时,经过10次极大似然法迭代计算,位置分辨率与角分辨率分别达到5.1 mm与7.3。检验了极大似然法对于康普顿相机放射源图像重建的优化作用。     

稀疏阈值的超分辨率图像重建

为了解决基于字典学习的超分辨重构算法耗时过长的问题,提出了基于稀疏阈值模型的图像超分辨率重建方法。首先,将联合字典理论与图像块稀疏阈值方法相结合,训练得到高、低分辨率过完备图像字典对。接着,通过稀疏阈值OMP算法对图像特征块进行稀疏表示。然后,通过高分辨率字典重构出初始的超分辨图像。最后,通过改进迭代反投影算法对初始的超分辨图像进行全局优化,从而进一步提高图像重构质量。实验结果表明,超分辨图像重构平均峰值信噪比(PSNR)为30.1 d B,平均结构自相似度(SSIM)为0.937 9,平均计算时间为10.2 s。有效提高了超分辨重构的速度,改善了重构高分辨图像的质量。     

非线性体效应的逆问题

非线性体效应在计算机断层扫描重构的理论与应用中,仍然是一个悬而未决的问题。本文利用优化重构算法来解决非线性体效应,建立了离散非线性X射线投影变换模型,将X射线投影变换的逆问题变为一个非凸的优化问题,通过裁剪原用于求解凸优化问题的一阶原对偶算法,提出非线性迭代重构算法来解决非凸问题。通过构建成像系统模型对算法的收敛性和重构精度进行了模拟验证,模拟中重建的图像首先通过检验在极窄的显示窗口中显示小于1%的对比度,然后使用相对于真实图像的差异的l2范数进行定量分析。模拟结果表明,在计算精度范围内,非线性重构算法可以收敛到真实图像,而且对于图像衬度小于1%的细节,重构图像也可以显示出来。该研究结果可为设计有效补偿非线性体效应伪影的计算机断层扫描成像应用算法提供参考。     

探测器偏置重建算法在工业CT检测中的应用

工业CT检测对象的大小是不固定的,最大限度地利用已有探测器的成像面积非常重要。采用探测器偏置来获得更大的扫描视野,并推导相应的重建算法。该算法首先使用Parker类型函数对采集到的投影数据中的冗余部分进行加权,然后采用扇束滤波反投影重建算法重建得到断层图像。在实验中使用实际工业CT系统分别采集钢制线对块与铝合金变速器外壳的投影数据进行重建算法的验证,重建结果证明了使用的探测器偏置重建算法的正确性与有效性,且空间分辨率和标准扫描的重建结果保持一致,这个方法可以在工业CT成像上有效使用。     

A statistical iteration approach with energy minimization to sinogram noise reduction for low-dose X-ray CT

Low-dose CT imaging has been particularly used in modern medical practice for its advantage on reducing the radiation dose to patients. However, excessive quantum noise is present in low dose X-ray imaging along with the decrease of the radiation dose; thus, there are obvious streak-like artifacts in reconstructed images. The statistical iterative reconstruction approach applied to the noisy sinogram before a filtered back-projection (FBP) is a resolution to deal with the noisy problem. In this paper, the statistical property of the noise sinogram was considered to achieve a satisfactory image reconstruction and a statistical iterative method with energy minimization was proposed to address the problem of streak-like artifacts. Simulations were performed and indicated that the proposed method could suppress noise and obviously decrease streak-like artifacts in reconstructed images.     

Evaluation of imaging protocol for ECT based on CS image reconstruction algorithm

Single-photon emission computerized tomography and positron emission tomography are essential medical imaging tools, for which the sampling angle number and scan time should be carefully chosen to give a good compromise between image quality and radiopharmaceutical dose. In this study, the image quality of different acquisition protocols was evaluated via varied angle number and count number per angle with Monte Carlo simulation data. It was shown that, when similar imaging counts were used, the factor of acquisition counts was more important than that of the sampling number in emission computerized tomography. To further reduce the activity requirement and the scan duration, an iterative image reconstruction algorithm for limited-view and low-dose tomography based on compressed sensing theory has been developed. The total variation regulation was added to the reconstruction process to improve the signal to noise Ratio and reduce artifacts caused by the limited angle sampling. Maximization of the maximum likelihood of the estimated image and the measured data and minimization of the total variation of the image are alternatively implemented. By using this advanced algorithm, the reconstruction process is able to achieve image quality matching or exceed that of normal scans with only half of the injection radiopharmaceutical dose.