基于混合空间投影的平面回波成像中ghost伪影校正

为了消除在磁共振成像过程中奇、偶回波之间的相位移动产生的ghost伪影,提出了基于混合空间投影的方法.首先运用混合空间沿相位方向的投影来计算奇、偶回波的相位差,然后对相位差进行非线性拟合并对奇偶回波的相位进行恢复,最后沿相位编码方向作傅立叶逆变换得到校正图像.实验结果表明运用该方法线性和非线性相位差均可以被校正,可以明显降低ghost伪影的强度.实验结果证明了算法消除ghost伪影的有效性.     

改进投影数据访问顺序的CT图像重建研究

代数重建算法是CT图像重建中较为常用的图像重建算法,重建图像的质量和速度是评价重建算法优劣的两个重要标准。传统的代数重建算法有重建质量低、速度慢的缺点。针对这些缺点,提出了一种改进投影数据访问顺序的代数重建算法。该算法通过对投影访问顺序的选择,减小了投影数据间的相关性,同时保证了投影角度的均匀分布,避免了密集访问情况的出现。实验结果证明,采用改进的算法进行CT图像重建不仅能减少图像伪影,而且能很好地改善重建图像质量,明显加快重建速度。     

结合形态非抽样小波和引导滤波的图像融合研究

提出一种新的图像融合方法,该方法将形态非抽样小波和引导滤波结合,实现一种快速有效并且对图像边缘保持明显的融合过程。该方法首先对源图像进行形态非抽样小波分解得到基础层图像,源图像减基础层图像得到细节图像。接着对细节图像进行显著比较得到权重图,然后对权重图进行引导滤波,源图像作为引导图得到优化后的权值图,最后将优化后的权值图分别与基础层图像和细节图像加权平均再相加得到最终的融合图像。相对于现有的图像融合算法,该方法能有效的保留源图像的边缘部分,有助于显著目标的识别。通过实验证明了该算法能得到具有高对比度的融合图像,融合效果良好,在实时图像融合中具有较高的应用价值。     

基于分割与增强方法的红外与微光图像融合

为更好地保留原始红外图像的目标信息,挖掘更多微光图像的细节信息,提出一种结合分割红外图像与增强微光图像的融合方法。首先对原始红外图像进行二维最大熵法分割以提取红外目标信息,对原始微光图像进行Zadeh变换以增强其细节信息,依据红外分割图,将增强后的微光图像与原始红外图像进行一次融合;然后,在非下采样contourlet变换(NSCT)域,对原始红外图像、微光图像和一次融合后的图像进行二次融合,得到最终融合图像。通过试验对比,所提出的二次融合方法得到的融合图像视觉效果明显优于其它方法。最后,利用多个指标进行客观评价。结果显示,该方法可有效突出目标信息,提高图像清晰度与对比度,挖掘更多细节信息。     

滤波反投影图像重建算法研究

CT是一种先进的成像技术,被广泛应用于工业无损检测和医学图像处理中。目前CT图像重建算法多采用滤波反投影算法。本文介绍了滤波反投影算法的基本原理,讨论了滤波函数的设计,给出了采用该算法的计算机仿真重建结果。实验结果表明,重建精度依赖于具体的滤波函数．而且在投影数据完全时可获得较高质量的重建图像。     

基于改进的K-SVD字典学习CT图像重建算法

不完全投影数据图像重建为降低照射剂量提供了一个新的解决方案。在K SVD字典学习算法中,由于选取K SVD算法中的初始化字典对训练得到的自适应字典构造有影响,因此通过引进一个稀疏初始化字典矩阵,使K SVD字典学习算法能更好地适应于稀疏图像重建。在此基础上,提出了一种基于改进的K SVD字典学习和SART重建算法相结合的图像重建算法。实验结果表明,该算法能够在投影数据不完备的情况下准确地重建出图像,同时保留图像的细节分量,提高重建图像的质量,尤其是可以减少由于投影数据不完备而造成的条状伪影现象。     

PET-MRI医学图像融合与混合神经胶质瘤分类模型

针对PET与MRI医学图像融合后部分区域灰度低,容易产生伪影,且特征提取不充分存在细节缺失等问题,首先设计基于NSST多尺度变换的图像融合方法,对于高频子带设计残差网络对PET与MRI图像像素点进行权重分配后再融合,对于低频子带按照稀疏表示的融合规则进行融合,通过逆变换得到融合后的结果;之后设计一个密集卷积网络框架,引...     

基于Gabor滤波和图像金字塔的多聚焦图像融合

利用拉普拉斯金字塔分解方法对原始图像进行多分辨率分解,通过取不同方向Gabor滤波器对分解后的各层图像进行多方向的滤波,提取出不同方向的边缘特征,再通过比较特征大小来判断属于清晰还是模糊像素,最后对融合金字塔做拉普拉斯金字塔反变换得到融合图像.实验证明该方法能够取得很好的融合效果,融合质量优于其他方法.     

基于逆滤波法的图像复原技术研究

主要研究对已损坏了的图像恢复.它是利用退化现象的某种先验知识(退化模型),按退化的逆过程重建图像的技术.其退化模型是原始图像经过算子,或系统经退化因素作用之后和噪声叠加,形成退化后的图像,即实际得到的图像.利用逆滤波法复原的原理,通过已知复原图像和噪声,采用退化函数,经过反傅里叶变换,求出原始图象.同时以Visual C++6.0与Matlab为开发工具.实验表明本算法具有良好的性能,能有效抑制和清除干扰对测试结果的影响,具有算法简单可靠等优点,使图像质量得到改善.     

基于先验图像约束和压缩感知的能谱X-CT图像重建（英文）

为了提高能谱X-CT重建图像的质量,提出了利用能量加权重建图像x_(bins)~W及可分离抛物面替代法进行基于先验图像和约束压缩感知的能谱X-CT图像重建.利用压缩感知理论、先验图像和优化算法来提高CT重建图像的质量.为了评价所提方法的性能,从重建的各能量段图像精度和噪声特性2个方面比较了3种优化算法及3种先验图像.仿真实验结果表明,对于不同的优化算法,能量加权重建图像xW bins作为先验图像总体性能最佳;对于不同的先验图像,可分离抛物面替代法算法性能最佳.与滤波反投影算法相比,在基于先验图像约束和压缩感知的能谱X-CT图像重建算法中,采用SPS算法进行优化,采用能量加权重建图像作为先验图像,重建得到的各能量段的图像噪声分别降低了80.46%,82.51%,88.08%,每个能量段图像的均方根误差分别下降了15.02%,18.15%和34.11%,相关系数分别提高了9.98%,11.38%和15.94%.     

两步投影法校正图像采集中的梯形畸变

图像采集中的梯形畸变是工程中最常见的畸变之一,但少有文献对此进行论述,为此文章提出一种简便的校正方法,在已知摄像机的镜头焦距和CCD大小的情况下,仅需要知道摄像机中轴线与地面(或被拍摄平面)的倾角一个参数,不需要控制点,就可以恢复原始图像.基本方法是利用小孔成像原理,先将CCD上的点投影到地面上,同时假设平行于地面一定高度有一虚拟CCD平面,再将地面上相应的点投影到虚拟CCD上,当所有点都遍历后,虚拟CCD平面上获得的图像就是梯形校正后的图像.实验证明,这种方法简洁有效,适应性强,效果理想,在工程上具有较高的应用价值.     

基于fMRI和DTI小波融合信号的抑郁症识别(英文)

功能核磁共振和弥散张量这2种成像方式能够反应人类大脑不同方面的信息,采用小波变换的方法来对这2种医学图像进行融合可以有效改善抑郁症的识别准确率.首先,利用多尺度小波分解方法把每种类型的图像都转换到频域,以得到各频率的成分参数.其次,对于每个被试,将2种图像的分解参数根据频率各自相加,并且通过小波逆变换重建出融合图像.然后,使用主成分分析方法对融合的数据进行降维并得到图像特征.基于融合后图像的特征,采用留一检验方法最终得到了80.95%的抑郁症识别率.可以看出,该小波融合方法能够对当前抑郁症的诊断识别进行有效的改进.     

基于小波变换区域的PET/CT医学图像像素级融合

为了使PET/CT医学图像融合达到更好的效果,讨论了小波变换和区域的最优融合方法。首先将PET图像和CT图像通过二维离散小波变换,得到低频子带和高频子带|其次采用邻域能量、邻域方差、邻域梯度3种算法对高频子带进行规范化,融合规则均选用绝对值取大的方法|然后选用取平均值的方法对低频子带进行融合,将融合后的PET/CT图像通过小波逆变换,获得最终的融合图像|最后对3种融合算法进行比较,得出最优算法。实验结果表明,基于邻域梯度的融合方法在客观评价指标和人眼视觉效果上均优于其它方法,且鲁棒性较强。     

基于噪声估计与引导的低剂量CT图像盲去噪方法

提出了一种基于噪声特征估计与引导的低剂量CT盲去噪方法.首先,采用有监督特征学习的方式对输入图像的辐射剂量进行等级评估,并估计出图像潜在的噪声特征图.其次,提出了一种基于噪声引导的低剂量CT图像盲去噪模型,通过显性噪声特征引导的方式将噪声特征与原始图像进行融合,并采用残差编码-解码卷积神经网络实现CT图像噪声去除.实验结果表明,在真实数据集上噪声估计网络及特征融合网络能够大幅提升去噪网络的性能,并且在未知剂量CT图像去噪任务上取得了较好的去噪效果.     

光学分层成像法重建火焰温度场的理论和实验研究

提出了一种测量三维火焰温度的新方法 .根据光学分层成像理论 ,三维火焰可以看成若干个互相平行的二维发光断层的组合 .用高速摄像控制系统沿着某一固定方向对火焰进行分层聚焦摄像 ,得到一组辐射图像 ,每个图像都是其对应断层的聚焦像和其它断层离焦像的叠加像 ,运用图像反演算法 ,即可重建各断层的原始图像 ,再用彩色三基色测温方法 ,处理所得到的原始图像 ,即可建立火焰的三维温度场 .通过蜡烛火焰的试验 ,验证了该方法的可行性     

太阳能电池板直线检测的切空间角度投影方法

为实现对太阳能电池板边缘直线的快速检测,文章提出基于切空间的角度投影方法.对太阳能电池板进行预处理,得到边缘信息,将其边缘特征进行切平面表示.在切平面内,直线表示成一条水平线,且该水平线的角度为直线的偏转角度.对切空间特征进行角度方向投影之后,该水平线上的点大量聚集,产生一个峰值点,该峰值点对应于原始直线.由此实现了对太阳能电池板边缘直线的定位.实验表明该方法速度快,抗噪能力强,精确度可达到97%.     

基于Randon与Ridgelet变换的图像水印算法

提出一种数字水印算法,能够有效抵抗图像的几何攻击。为了提升水印抵抗旋转变换攻击的能力,利用原始图像的0°Randon变换为参照向量来判断出载体图像经受的旋转变换攻击并进行校正,使水印恢复同步。水印嵌入时先将原始图像进行小波分解,再将分解后的低频子带进行分块,对每一个块图像进行有限脊波变换。水印嵌入前先将水印进行置乱以提高安全性,再将二值水印一维化之后的每一位分别嵌入到脊波最大能量方向上。仿真实验结果表明,算法能有效抵抗噪声、滤波、压缩、旋转、剪切、缩放等图像攻击方法,抵抗各类攻击的能力较强。     

基于滤波器分解的图像滤波算法

研究了一种空域中的图像分解技术,进而利用该种分解方法 ,探讨了图像滤波算法.提出的图像分解方法 的主要思想是:利用类型确定的滤波器(如低通)对原始图像滤波,将图像分解为高频和低频两部分,在对分解得到的低频或高频成分进行同样的处理,继续这一过程,图像便可分解成不同频率分量的图层之和.进而在各个图层上进行相应的滤波处理,最后利用逆变换得到最终的结果 .     

由稀疏至稠密的多图像3D重建的实现

给出了一种由稀疏至稠密实现3D模型的重建方法.首先对采集的多幅图像进行2D特征点提取,通过基于绝对二次曲面的分层重建方法建立相关投影矩阵;然后利用标定的投影矩阵对2D特征点进行逆投影生成稀疏的3D空间点,进一步扩展3D点的邻域生成稠密点集;最后经滤波后生成精确3D目标模型.实验结果表明重建的物体可视性较高.     

基于底帽变换与图像融合的图像去雾算法

针对传统暗通道先验算法去雾后存在去雾不彻底、景物边缘出现光晕效应以及处理速度慢等问题,提出一种基于底帽变换与图像融合的图像去雾算法.首先对雾图进行降采样,加快算法处理速度;然后根据底帽变换可以取得较好轮廓图的特点,将最小通道图进行底帽变换并与其灰度反转图进行图像融合,从而优化暗通道图像边缘;将经过双边滤波和开、闭运算后...