Propeller成像方式的MRI图像重建算法研究

Propeller成像是一种可以自动减少运动伪影的MRI数据采集方式,是目前国内开发磁共振扫描仪力求具备的一项关键技术。对非均匀间隔采集的图像重建方法进行了研究,对Propeller采集的MRD数据文件的读取,k-空间原始数据及轨迹的显示,以及Propeller图像重建过程进行了分析,为Propeller图像重建算法的工程实现提供了参考。     

基于α-expansion的超分辨率图像重建

为了获得更精确的超分辨率重建结果,在重建高分辨率像素时,剔除对重建贡献微弱甚至没有贡献的低分辨率像素,保留有所贡献的低分辨率像素。对低分辨率像素的贡献进行程度化,获得所有低分辨率像素的加权贡献,并进一步建立超分辨率重建的极小化能量函数,使用α-expansion算法求解能量函数极小化问题。在求解过程中,保留3个像素间的关系,可避免由能量函数的近似而引入的错误信息。实验结果表明,所提方法是合理、有效的。     

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     

一种由低分辨率投影重建高分辨率图像的方法

针对由于现有条件下探测器分辨率低导致图像分辨率差的问题,提出了一种利用探测器错位采集低分辨率投影数据来重建高分辨率图像的方法,并进行了计算机仿真实验,结果表明该方法是行之有效的。     

一种基于SOM单属性时态特征聚类的方法

对单属性时态特征聚类进行了研究,提出了一种基于SOM网络(自组织特征映射)聚类提取单属性时态数据特征的方法,通过实验表明此算法是有效的.     

浅析基于ETL技术和全表扫描哈希对比的数据同步方法

数据同步技术随着企业对各个信息系统之间数据共享的重视而变得越来越重要,数据同步的方法有很多,本文主要介绍基于ETL技术和基于全表扫描及哈希对比两种数据同步方法。基于ETL技术的数据同步是基于中间逻辑表完成数据转换,再通过主键和时间戳的对比而完成数据同步过程。本文以Kettle工具为例进行分析;基于全表扫描及哈希对比的数据同步是基于视图完成数据转换,再通过hash算法扫描对比而完成数据同步过程。     

基于GIS和高分辨SAR数据的机场净空建筑物高度提取

随着SAR图像分辨率的进一步提高,建筑物在SAR图像中的特征更加明显,使得基于单幅高分辨率SAR图像进行建筑物提取和三维重构成为可能。分析高分辨率SAR图像中建筑物的成像散射特征,多次反射及阴影效应;阐述基于GIS空间数据进行SAR图像中建筑物定位和估算建筑物的高度的算法。利用高分辨率TerraSAR-X数据,估算天津机场净空区某小区建筑物高度,与实际高度数据相比较,发现计算结果精度较高。结果表明:该方法是一种可行的建筑物高度提取方法,可为需要大面积建筑物高度的相关应用提供很好的借鉴方法。     

基于张量低秩加稀疏模型的MRI重建方法

传统的基于压缩感知的磁共振(MRI)重建方法处理动态MRI数据时,需要将其向量化,但这种操作会在一定程度破坏数据内部的结构信息,从而有可能会降低重建质量.本文直接面向张量数据,建立了动态MRI重建的张量稀疏加低秩模型框架,并设计了一个基于交替方向乘子法(ADMM)的求解算法.实验结果表明,本文提出的模型和算法是有效的.     

基于散乱数据的自适应B-样条曲面重构与优化

提出了一种自适应B-样条曲面重构的算法，并利用Matlab语言实现了基于散乱数据的B-样条曲面重构的可视化．     

基于OpenCV算法库的摄像机标定方法

通过分析摄像机的透视投影成像模型和四个笛卡尔坐标系之间的变换关系,从而明确摄像机标定的目的就是求解其内外参数。比较常用标定方法的优缺点,在VC＋＋环境下开发了一种基于OpencV算法库的摄像机标定程序,实验结果表明,该程序能自动、快速、精确地标定摄像机。     

B样条复杂曲面重建的虚拟型值点方法

曲面重建在轿车车身设计、人脸类雕塑曲面的动画制作、医学图像三维重建等领域有着广泛的应用前景.B样条方法具有良好的局部可控性和易解决参数连续性等优良性质,但已有的B样条方法还不能重建有尖点和棱角的曲面.而作者提出的虚拟型值点方法成功地重建出了夹尖点、棱角、平面片的B样条复杂曲面.     

基于多脉冲自聚焦积累的通道失真补偿方法

针对宽带成像雷达模拟教学系统中存在的较大通道失真问题,提出了一种基于多脉冲自聚焦积累的通道失真补偿方法。该方法首先通过非相参的方式在时域将单点目标的各回波延时值直接补偿为定值;接着采用自聚焦的方式对补偿后的回波信号进行积累;然后将多脉冲积累结果进行傅里叶变换至频域,此时转化为传统的相参积累方法,从而获得高信噪比的通道失真标校系数,可在雷达模拟教学系统相参性较差的情况下用于雷达系统的宽带通道失真补偿。实测结果表明,该方法在不同雷达参数下均能消除宽带成像雷达模拟教学系统的通道失真引入的主瓣展宽和旁瓣抬升问题。