贝页斯层析成像算法在密度反演中的应用

闪光照相中密度反演所面临的困难包括：只有一个投影面，信息量少；穿过厚物质时能谱硬化严重；Poisson噪音大；图像模糊严重；Compton散射本底大；动态样品的可参照量少。这些因素使得密度反演工作十分困难。传统的方法如滤波反投影方法虽然计算速度快，但算法过于简单，不能解决上述复杂问题。在实验中放对比样品(楔型物)虽然可以快速的得到密度长度并进行相应的反演，但反演精度并不高，且在动态样品实验中，由于光场小，对比样品的摆放碰到很大麻烦，使反演结果的可靠性进一步降低。基于正算模拟和最大后验判断准则的贝页斯层析成像算法具有如下特点：尽可能用先验信息；良好的抗Poisson噪音特性；能消除散射的影响；能进行能谱硬化校正；能处理模糊效应；能作增强边界信息反演。这些特点使得贝页斯层析成像算法很适合处理闪光照相的密度反演。     

图像去模糊的迭代算法

图像的去模糊过程可看作一线性不适定问题，最简洁模型如b=Ax n，这里6为模糊后图像，A为点扩展函数，其一般为不适定矩阵，n为附加噪音，x为所求解项，即去模糊后的图像。该方程的维数一般很大，典型的求解方法为迭代求解出近似的x。迭代方法发展到今已有多种。由于任何一种迭代方法不可能对所有的图像复原问题来说都是最优的，所以迭代算法的研究一直是很重要且活跃的，其中有很多问题需要研究。比如发展可靠的迭代停止准则，则是很重要的问题。     

闪光照相散射定量技术初步研究北大核心CSCD

高能MeV闪光照相所针对的客体通常具有极高的面密度。当X射线穿过客体时,直穿X射线的强度将被极大衰减,到达成像面的直穿信号可能被散射“噪声”所淹没,若直接对图像进行反演将严重影响照相重建精度。从散射抑制角度出发,目前主要采用网柵相机即阵列型准直孔阻挡散射,但网栅相机的应用效果受光源位置稳定性影响较大,且网栅不易加工。提出了一种可实时定量散射强度的照相方案,该方案利用狭缝准直器对散射的抑制能力不随散射强度变化而改变这一特点,对现有照相布局进行小改进,利用已知客体实验结果标定狭缝准直器对散射的抑制能力,进一步自洽确定待测客体的散射量大小。基于蒙卡方法的仿真照相实验结果表明,当采用低面密度客体标定散射抑制系数时,高面密度客体散射强度的估计值与模拟真实值偏差可小于2%。     

一种用于选择性分割的动态轮廓模型

Chan和Vese提出了一种水平集方法解动态轮廓曲线方程用于图像分割，该方法不需要由图像梯度分布所给出的边界。该算法基于Mumford—Shah能量最小方程而发展的，有两个主要的局限性，一是只能处理在直方图中为双峰的图像，即只能将图像分割为两种区域，二是该方法在解非线性偏微分方程中采取平均曲率演化方法时特别耗时。