磁共振成像仿真平台设计与实现

为了更好地研究MRI成像技术和图像重建算法,采用Matlab图形用户界面创建了MRI仿真平台。该平台模拟了线性、螺旋及并行扫描3种成像方式,可以导入不同模型图像,设计K空间扫描轨迹,模拟K空间数据采集过程,显示采集信号的波形。对这3种成像方式的图像重建加以实现,并对重建误差进行了分析。该平台为其它各种MRI数据采集和图像重建新算法的研究提供了一种有效工具。     

基于FPGA的图像处理系统的设计与实现

本文基于中值滤波算法与改进的Sobel边沿检测算法理论,采用了SOPC技术,以FPGA为核心设计了图像采集系统,通过VerlogHDL语言实现了图像处理算法模块对图像进行预处理,实现了图像的除噪、干扰滤除以及边沿检测与传输,实现了上、下位机的同步显示,并且通过上位机上可以结合更多的图像识别算法,为实现更加复杂的图像处理奠定了基础。     

改进奇异值分解去噪的图像盲复原的研究

图像复原过程,对先验条件的了解通常很少,因此图像盲复原得到广泛应用。本文介绍了一些图像盲复原的算法,分析了奇异值分解去噪的不足,引进了一种改进的去噪方法。最后,利用EM算法从模糊图像估计点扩散函数,分别对比不同方差的噪声类型、不同大小图像在改进前后复原的结果,证明了改进奇异值分解算法去噪的有效性。     

基于维纳滤波图像复原的设计与实现

像复原的目的是从退化图像中重建原始图像,改善退化图像的视觉质量。维纳滤波能够较好地进行图像恢复。     

三维容积重建与最大密度投影在骨科CT中的应用

随着CT扫描技术的迅速发展,薄层扫描图像已经在临床上得到了广泛应用,三维可视化功能在临床CT图像的后处理应用中起到了重要作用。本文采用自适应的三维重建算法实现CT序列图像的三维容积重建与最大密度投影,并将其应用于CT血管造影与骨科CT。文中通过CT扫描采集3组序列图像,对于每一组序列图像,分别采用容积重建算法与最大密度投影算法进行三维重建,并对重建的结果进行分析与对比,临床应用的结果表明,三维容积重建与最大密度投影有其各自的优点,将上述两种三维重建方法联合应用可以得到更准确、更有效的临床诊断信息。     

波前编码景深延拓照相系统的离焦不变性分析

波前编码技术能够在不降低分辨率的情况下提高成像系统的景深。本文利用Zemax光学设计软件设计一个景深延拓照相系统,并得到了该系统在不同视场和不同离焦的调制传递函数,证明了该系统具有离焦不变性,说明可以在后面的数字图像处理系统中用同样的滤波函数对不同的离焦所成的模糊图像进行复原,从而使系统得到较大景深。     

图形化组态的数字图像处理实验系统的设计

本文研究并设计了一种图形化组态的数字图像实验系统。该系统采用VB和VC程序语言实现,运用了VC中的动态链接库技术。为了提高图像处理的速度,避免重复编码,将系统所需的大量的图像处理算法编写成动态链接库,并且封装成图形控件。图形化组态的数字图像处理系统实现了动态绘制实验流程、显示和保存运行结果等功能,提高了图像处理的效率,使图像处理过程更加可视化。本图像实验系统提供了一个开放的对外接口,用户可以将自己编写的图像处理函数添加到系统中,使本系统具有可扩展性。     

幅度分类算法与相位分类算法在4D-CT图像重建中的应用

目前为止,呼吸门控的算法被分为相位分类法和振幅分类法两种,但都是用于描述肿瘤、正常组织以及呼吸运动的4DCT重建方式。但是在呼吸过程中由于种种原因导致的呼吸运动的异常会造成一定的图像失真和畸变。目前发现在相同患者的呼吸数据下由于选择的4D图像重建算法不同会导致重建出不同的图像(主要表现在运动伪影,和ITV的不同)。本篇文章讨论的是两种重建算法(振幅模式和相位模式)重建原理的区别和重建后图像的差异及各自的优势。     

基于CUDA的数字影像重建算法性能优化

CUDA是由NVIDIA开发的用于通用并行计算的开发平台,通过应用GPU(graphics processing unit)使得计算性能变得非常强大,尤其是密集型数据的并行计算,性能优化更加明显。随着数以百万计的可应用于CUDA的GPU的数量的增加,一些科学家、研究员以及软件开发者正在探寻CUDA的广泛应用,例如图像和视频处理,计算生物学和化学,流体动力学,CT图像重建,地震分析和光线跟踪等等。本文基于光线跟踪的DRR算法的可并行性,在CUDA上设计和实现了并行算法,经过CUDA优化后,可实现交互式数字重建影像,不同分辨率的图像用GPU和CPU分别重建,速度性能能够提升到大约7-40倍,而且图像效果良好。     

视频图像超分辨率应用系统设计与实现

本文设计实现了一个视频图像超分辨率应用系统.文章描述了超分辨率实验平台的设计,包括系统结构、图像与视频内容、主要算法模块设计,介绍了开发该系统平台、开发该平台所使用到的关键技术,显示使用本系统处理后的图像.     

三维图像重建中差异信息融合算法研究

针对三维图像重建中的差异信息融合算法识别率较低,稳定性差,无法有效处理不确定因素等弊端,提出一种新的三维图像重建差异信息融合算法,分析了二维图像和三维图像的一阶与二阶统计,对自相关函数进行归一化处理,将二维图像的自相关函数变成三维自相关函数,利用傅里叶变换求出三维图像的功率谱,通过调整合理的辐角塑造该三维图像的傅里叶转换。对三维图像重建过程中的特征向量进行划分,保证三维图像重建过程中全部信息的完整性。依据特征向量与信息之间的经验知识对学习样本进行建立,给出某一时间段内三维图像重建中某个神经网络对应的差异信息融合公式,对多个神经网络的差异信息融合结果进行融合,实现三维图像重建中差异信息的融合。仿真实验结果表明,所提算法具有很高的有效性。     

碎纸片拼接复原的数学模型

针对碎纸片复原拼接的实际问题进行分析讨论,基于图像特征,运用图像边缘检测算法建立数学模型、构造检验程序,得到复原后的完整文件,较好地解决了题目所提出的问题。     

伸缩梯度投影法在天文图像复原中的应用

在地基天文观测中,由于大气湍流的干扰,使得观测结果降质,严重影响高分辨率天文图像的获取,因此需要对天文图像进行复原。基于伸缩梯度投影(SGP)的图像反卷积算法精度高、收敛快,但需要较为精确的点扩散函数(PSF)估计作为前提。对此,联合基于稀疏测度的PSF估计算法提出改进的ESGP算法。仿真结果表明,经改进的算法能够较好的复原天文图像。     

脉冲噪声去噪检测阶段新方法

针对许多流行算法主要考虑高噪声密度而忽略属于图像平坦区域的像素可能错误检测为噪声的情况,提出了脉冲噪声检测阶段的新算法。该算法的检测阶段利用两个条件确定像素是否是噪声,其中第二个条件利用两个提前确定的阈值。仅检测阶段确定为噪声的像素在滤波阶段执行滤波操作。为了减小复原图像的模糊,滤波阶段采用小尺寸的滑动窗口。利用提出的算法检测不同密度的脉冲噪声污染的图像。利用几个测量指标检测提出算法的性能。实验结果表明提出算法复原质量效果较好。     

基于FPGA技术实时图像采集技术

近年来,多媒体技术日趋成熟,各种各样的图像采集技术正在广泛应用于各行各业中。但是,随着识别图像采集的实时化与对图像处理的要求复杂化,图像识别需要的运算量与日俱增。为了应对这个情况,实现图像处理高速化,准确化的目标,需要一种硬件化的采集系统。而FPGA具有的特点更加适合实时图像处理。分析当前FPGA图像处理技术的应用现状,并探析它的特点、基础算法,针对FPGA设计中的常用的算法进行探讨。     

基于稀疏表示块和全变分的超分辨率重建研究

针对传统的基于稀疏表示超分辨率重建存在不能同时保存边缘与纹理结构,并且在线运行时间长的问题。一种基于稀疏表示块的超分辨重建算法被提出,首先通过图像训练PCA字典集,然后应用PCA算法得到相应的聚类子字典,在重建的过程中引入全变分正则项,以便联系图像局部之间的信息和加强保存重建过程中的图像纹理特征。最后用分步算法求目标函数,重建得到高分辨率图像。大量的仿真实验结果证明,与传统的超分辨率算法相比,新算法能够改善图像结构特征信息,评价指标值也有一定的提高。     

一种海上靶场图像去雾算法

<正>针对海上大雾等天气条件下得到的目标跟踪图像对比度低,不易判读处理的问题,提出了基于大气散射模型的对比度增强去雾算法。首先确定雾化模糊图像的大气环境光,然后对图像不同景深的景物反射光传输进行估计,最后通过双边滤波器对反射光透射率图进行平滑滤波,消除去雾复原图像的方块效应。实验结果表明,本文算法可以有效增强图像对比度,提升图像清晰度,丰富图像的色彩饱和度,实现去雾功能,提高判读处理精度。     

改进最大熵算法重建日像仪太阳图像

日像仪太阳图像重建是获取高分辨率图像最后也是最重要的途径。为加快收敛速度而提出的Skilling-Bryan最大熵算法是天文图像处理主流算法之一。通过对SB算法在搜索方向上的改进，使原算法由于近似而产生较大误差时可以自动得到校正，达到了快速与准确的和谐统一。最后，利用两种算法对中科院国家天文台拟建的日像仪进行了仿真，结果显示，改进算法的重建图像分辨率得到明显提高而时间效率与原有算法相当。大量仿真则证明了算法收敛的稳定性。     

三种用于视觉感知系统的算法比较

视觉感知系统的主要功能是对运动物体或目标进行检测和识别,达到某种特定目标的系统,它可以广泛的应用于校园、交通、家庭等方面。软件算法的设计与实现是视觉感知系统的灵魂,适合系统的算法不公可以对图像数据的压缩、去噪、特征提取以及大量图像模式识别,还能够克服了传统算法的复杂度高,方程求解方法单一、求解速度慢等问题。本文针对研究过程中所使用的三种算法进行比较,从而推动视觉感知系统中算法研究的开展。     

指纹识别技术研究

指纹识别技术是目前安防领域的研究热点,设计开发了嵌入式指纹采集系统,以数字信号处理器为核心,采用固态指纹传感器采集指纹图像。提出了系统的整体设计思想,设计了DSP与指纹传感器的硬件接口方式,实现了指纹传感器的初始化及指纹图像采集的软件设计。通过实验,该系统可以实现指纹图像的高速采集,采集到的图像可以满足图像算法的需要。