松驰参数对图像重建的影响

通过代数迭代算法在不同松驰参加数下重建图像的仿真研究,分析在相同迭代次数下松驰参数对重建图像收敛速度的影响。对含无噪声和有噪声的投影数据重建图像,合适的松驰参数能在较少迭代次数和较短时间内得到好的重建图像。     

基于优化子集顺序的三维OSEM图像重建算法

在有序子集算法中,大的子集个数可以加速算法的收敛,但重建图像的质量也会受到影响.为了加速OSEM算法的收敛速度,提高重建图像的质量,本文提出一种优化子集顺序的方法,该方法不仅考虑了子集间的几何相关性,还能使已选用的子集在几何上尽可能地分布均匀.实验选取3-D Shepp-Logan模型作为测试模型,并且从数量上和质量上对重建图像进行分析,结果表明,所提出的算法不仅收敛速度快,还可以减小因增大子集个数对重建图像质量造成的影响.     

基于图像的启发式三维火焰重建算法

研究了火焰的重建,为改进现有稀疏视角输入下的层析成像算法的重建精度,提出了一种基于图像的启发式火焰重建方法。该重建方法通过迭代优化求解能量约束模型,实现对火焰三维温度场的重建。算法允许复杂的成像模型应用于重建过程中,使渲染过程更接近火焰真实成像过程,并对数据平滑性进行约束,以提高重建结果质量。算法在迭代过程中使用启发式规则引导温度场数据调整,使算法快速收敛,并通过使用图形处理器加速重建过程。使用模拟数据和真实捕获数据进行实验,结果表明,与现有方法相比,提出的方法有效提高了重建结果的精度及平滑性,验证了提出方法的有效性。     

强偏折场的光偏折层析重建技术

强偏折场的重建是光学层析技术测量复杂流场领域的难点问题.在研究现有重建算法及其适用性的基础上,结合光线追迹算法提出基于曲线路径反演的正则化修正重建技术.该技术克服了现有重建技术中光路直进的假设,基于几何光学原理设计了光线通过强偏折场的积分路径追踪算法,使用代数重建技术和正则化重建技术相结合的思想,通过偏折角投影数据的迭代修正实现非线性反演.使用该技术对强偏折场进行数值重建,证实了其在有限角投影数据条件下重建大梯度折射率分布的有效性,并显示了其在刻画场关键特性方面相对于现有算法的优势.     

一种电容层析成像图像重建优化算法

提出一种电学层析成像(ECT)图像重建优化算法。通过将传统正则化算法转化为最小二乘问题进行求解,结合lp范数逼近正则化最小化问题,利用重新加权的方法进行迭代计算。以油-气两相流模型进行仿真及静态实验,将所提出的优化算法与常用的LBP、Landweber迭代及Tikhonov正则化算法进行对比。结果表明,与常用算法相比,采用该优化算法对管道中心物体及多物体分布流型进行图像重建,其图像相对误差均为最低,且重建图像的形状保真度明显提高。     

基于自适应投影增强的压缩感知CT图像重建

针对投影数据受噪声影响严重、被检测工件体积大获取投影数据不完全等导致重建质量差的问题,提出一种自适应反锐化掩模算法对某发动机模拟件投影数据均匀抽取60个角度投影进行预处理,根据其边缘信息设定阈值进行自适应去噪并对高频信息乘以自适应增益增强,采用TV最小化约束的代数重建(ART)算法重建.将改进算法与经典ART、经典反锐化掩模技术处理投影以及投影未处理的POCS-TVM算法进行对比分析,实验结果表明,该方法能够平滑噪声,提高对比度,进而提升不完全投影重建图像质量.重建同样大小的图像,相对于全角度投影迭代一次时间100 s, 60个角度投影迭代一次18.7 s,时间缩短近6倍,大量节省重建时间.     

一种修正的电阻层析成像Landweber迭代算法

研究了灵敏度矩阵更新的Landweber迭代图像重建算法,以期提高重建图像精度。灵敏度矩阵更新时的初始图像由Landweber迭代法获得,对不同迭代次数的灵敏度矩阵更新间隔进行了比较,并且对灵敏度矩阵的更新次数进行了分析,仿真及实验结果表明,该方法能有效提高图像重建精度。     

分解算法的丢失数据射影重建

在射影重建问题中,广泛应用的分解算法尽管能够平等地看待所有的图像,但它们要求全部空间点在所有的图像上都可视.为了克服这一限制,该文提出了一种基于分解算法的射影重建方法.该方法迭代地估计空间点、投影矩阵、深度因子和丢失的数据.投影矩阵和空间点通过奇异值分解被求取.深度因子则根据每幅所有图像点构成的行向量生成的线性子空间和与射影重建空间点构成的行向量生成的线性子空间是同一线性子空间的特性被估计出来.模拟数据和真实图像的实验结果表明,该射影重建方法具有重投影误差小,收敛性好和实用性强的特点.     

ERT技术图像重建算法研究

两相流参数测量中,电阻层析成像技术的图像重建算法可归为两大类,即直接法和迭代法。对常用的几种图像重建算法进行了比较性研究,结果表明:直接法速度快,但重建图像质量不理想,仅可作定性分析;迭代法总体上说重建图像质量较高,但速度较慢。当增加像素数以提高重建图像分辨率时,直接法重建图像耗时增量较小,迭代型算法中改进的Newton-Raphson算法、BFGS算法由于目标函数的Hessian矩阵维数增加,计算时间大大增加,而改进的BFGS算法因简化了Hessian矩阵及其逆矩阵的计算,时间增量则较小。     

基于多步迭代方法的快速总变分图像复原

针对目前总变分图像复原算法收敛速度较慢的问题,本文提出了一类基于多步迭代的快速总变分图像复原算法.提出了两种多步总变分图像复原算法:多步迭代收缩阈值算法和多步迭代加权收缩算法,并针对多步算法每次迭代需要额外估计权参数的不足,给出了一种固定权参数的多步总变分复原算法.同传统的单步总变分复原算法相比,提出算法在每次迭代过程中无需额外增加计算量,且需要很少的迭代就能达到收敛.实验结果表明:对复原不同因素引起的退化图像,文中提出算法的收敛性能远高于传统的单步迭代复原算法,从而我们提出的算法是有效的.