锥束XCT重建算法的实现

计算机断层成像(CT)是一门用来获取观测目标断层图像的技术,它广泛地应用于医疗诊断和工业无损检测等领域.与CT系统其他部分比,重建算法是其核心,本文实现了锥束CT重建的三种算法:FDK算法、Katsev-ich算法和EM算法,并对这三种算法进行了比较研究.     

最小交叉熵图像重建算法

CT技术通过扫描和图像重建算法,获取被检物场断层图像.由于具有非侵入性、可视化等特点,该技术在工业领域获得广泛应用.为了提高CT系统重建图像的分辨率,提出一种信息扩充策略,并以此为基础采用两种最小交叉熵算法--MAP和SMART,对多相流CT系统进行图像重建.与传统ART算法相比,最小交叉熵算法有效提高了重建图像的分辨率,减少重构图像伪影.仿真和实验结果表明,基于信息扩充的SMART算法不仅改进了重建图像质量,而且提高了实时性.     

基于Feldkamp算法的SPECT锥形投影重建

单光子发射计算机断层成像（SPECT）是核医学的一种重要技术,其目前在临床上有广泛的应用。Feldkamp算法是CT锥形投影重建中使用较为广泛的一种近似重建算法。该算法具有以下四个好处：允许非完全的扫描轨迹、允许局部探测覆盖、计算效率高、较少的图像噪声和振铃效应。同时Feldkamp算法易于移植,所以本文选用这种算法,将其应用于锥形投影SPECT图像重建中。     

MIT中反投影矩阵的计算与数据处理方法

反投影算法是磁感应断层成像技术(MIT)中一种有效的图像重建算法.该算法中反投影矩阵的计算与检测数据的处理是提高重建图像质量的关键.依据磁感应断层像原理,提出了一种有效的MIT反投影矩阵计算方法和检测数据的处理方法.在所建立的仿真模型和实际模型基础上,分别运用该方法进行了图像重建实验与分析.实验结果表明,该方法应用在反投影算法中可以实现MIT图像重建.重建图像能准确反映成像区域内部电导率变化,具有较高分辨率,扰动目标定位准确,形状信息清晰可见.进而验证了该方法的可靠性和有效性.     

基于椭球包围盒的锥束CT三维加权重建算法

提高锥束CT大锥角圆轨道扫描下的重建图像质量一直是CT成像技术的重要研究方向。分析了圆轨道扫描下Radon空间的Z向数据缺失特点和FDK算法的灰度下降规律,提出了一种基于椭球包围盒的锥束CT三维加权重建算法。该算法无需重排,只需利用投影数据获取重建物体的最小包围盒,并根据其内接椭球的大小和空间位置自动生成三维加权函数,在反投影阶段加入该加权函数即可实现。该算法不会引入其他伪影,计算量增加很小,并且在中心层与FDK算法等价。仿真扫描实验表明,该算法显著提高了FDK算法的准确性,减小了锥角伪影。     

基于滤波反投影的脑磁感应迭代重建算法研究

颅脑磁感应断层成像技术(BMIT)是一种非接触、无创的新兴颅脑医学成像技术,图像重建算法是提高重建图像质量的关键。依据BMIT反投影算法和迭代算法,设计出一套基于滤波反投影的脑磁感应迭代重建方法。首先根据滤波反投影重建算法原理,给出初始电导率分布,其次基于电导率变化敏感性加权计算滤波反投影矩阵,最后利用一步牛顿迭代构成滤波反投影迭代重建算法,通过设置理想条件数G来修正Hessian矩阵,改善重建过程的病态程度,并对待重建数据进行标准化位置校正处理。实验结果表明,该算法成像速度快,重建出的图像具有较高分辨率,能够准确反映成像区域内仿真病变的大小及位置信息,且轮廓清晰,为颅脑磁感应断层成像技术应用于临床监护奠定了基础。     

基于少量声波飞行时间数据的温度场重建

为依据少量声波飞行时间数据较高精度地重建温度场,提出了一种基于径向基函数和奇异值分解的声学CT温度场重建新算法.采用新算法对单峰和双峰温度场模型进行了仿真数据重建,重建结果表明,与高斯函数正则化重建算法、代数重建算法相比,新算法的重建精度有明显改善.采用新算法对实验室内的均匀温度场和加热温度场进行了实测数据重建,重建结果与被测温度场一致,且均匀温度场的重建均方根百分误差仅为0.31%.由于新算法重建速度快、重建精度高、抗干扰能力较强,可望用于复杂温度场的在线重建.     

工业CT断层图像缺陷检测的可视化方法研究

针对工业CT断层图像缺陷检测中的传统二维图像处理方法,提出了将三维可视化技术应用于二维灰度图像缺陷检测领域的算法流程.应用该算法流程,系统能够充分利用CT断层灰度图像信息,获得清晰的三维视觉效果,从而显著增强了系统检测缺陷的能力.在大型工业CT图像重建与检查分系统中采用该算法流程取得了较为理想的效果.     

ART算法中几种加权因子模型的研究

ART(algebraic reconstruction technique)算法是一种适合于投影数据采集量比较少的情况的图像重建算法。利用其进行图像重建时的主要工作是计算加权因子,该计算方法严重影响图像重建的重建质量和重建速度。讨论、研究并仿真了加权因子的三种计算模型,经比较分析最后得出了一种最优的重建模型。     

一种用于磁感应断层成像的图像重建算法

磁感应断层成像技术(magnetic induction tomography,MIT)是一种非接触、无损害的以人体电导率分布为成像目标的阻抗成像技术.本文提出一种用于MIT技术的图像重建算法--修正的Newton-Raphson(NR)算法.首先,推导并求解MIT的正问题和逆问题.其次.通过对比仿真计算和实际测量的结果证明基于有限元的MIT正问题求解方法的有效性.然后,对测量区域内的电导率扰动成功地进行了仿真图像重建.结果证明,本文提出的修正的NR算法是一种有效的MIT网像重建算法.它的实现为下一步物理模型以及生物体上的MIT成像实验打下了良好基础.     

面向Job Shop调度的算法融合方法研究

提出一种算法融合方法,解决单一算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提高这类问题的求解质量。在融合方法中,采用遗传算法和蚁群算法进行并行搜索;根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种邻域选择方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,加强了遗传算法和蚁群算法的局部搜索能力。采用算法融合方法构造的优化算法对13个难解的benchmarks问题实例进行求解,在较短的时间内,得到的十次实验结果的makespan最优值和平均值优于并行遗传算法(PGA)和TS算法。采用算法融合方法构造的优化算法具有较强的搜索能力,说明提出的算法融合方法是有效的。     

一种新的优化算法一遗传算法的设计

本文说明了遗传算法的含义,操作方法,设计方法及及它的改进途径。     

RESEARCH OF PROBLEMS ON REALIZING DIRECT ALGORITHM OF WAVELET TRANSFORM

Direct algorithm of wavelet transform (WT) is the numerical algorithm obtained from the integral formula of WT by directly digitization. Some problems on realizing the algorithm are studied. Some conclusions on the direct algorithm of discrete wavelet transform (DWT), such as discrete convolution operation formula of wavelet coefficients and wavelet components, sampling principle and technology to wavelets, deciding method for scale range of wavelets, measures to solve edge effect problem, etc, are obtained. The realization of direct algorithm of continuous wavelet transform (CWT) is also studied. The computing cost of direct algorithm and Mallat algorithm of DWT are still studied, and the computing formulae are obtained. These works are beneficial to deeply understand WT and Mallat algorithm. Examples in the end show that direct algorithm can also be applied widely.     

遗传算法及其在机械工程中的应用

介绍了遗传算法的基本原理、基本特点及对简单遗传算法的一些改进，简介了其在机械工程中的应用成果，并对其研究前景进行了展望     

相位恢复算法在仿真与实验上的研究

相位恢复算法一直存在着精确度不高,收敛速度慢甚至停滞不前等问题。将基于光强传输方程(TIE)法与G-S迭代算法混合提高了相位恢复的精确度,梯度算法的提出加大了迭代步长,使得收敛速度加快。采用GS-TIE算法和振幅加成梯度算法分别从仿真和实验的角度去比较分析恢复的效果。通过对二维图像仿真得出,振幅加成梯度算法在收敛速度上是GSTIE迭代算法的3倍,精确度是GS-TIE迭代算法的10倍。从实验结果得知,GS-TIE恢复的相位清晰可见,轮廓明显,在边缘处过度均匀,而振幅加成梯度算法相对比较模糊,在轮廓边缘处过度不均匀,悬差较大。     

基于混合遗传算法的Job-Shop调度问题的研究

Job-Shop调度问题是最困难的组合优化问题之一,由于其固有的计算复杂性,一般无法利用经典解析算法求出最优解。结合实际生产情况,建立了Job-Shop调度问题的模型,并基于遗传算法与局部搜索启发式算法相结合的混合遗传算法的思想给出了求解此模型的算法过程。     

优化算法在汽车动态称重信号处理中的改进和简化

本文讨论了几种动态称重信号去噪的算法,分析了各种算法的优缺点,对其中的优化算法进行了改进,摒弃了繁杂的模型参数估计并结合平均算法,从而简化了处理过程.在实际测试中,取得了很好的效果.     

装配序列规划问题求解的一种混合算法

基于蚂蚁算法和的遗传算法特点,给出了一种解决装配序列规划问题的遗传和蚂蚁混合算法.混合算法中利用蚂蚁的每一次周游,快速生成问题的一组可行解,用遗传算法对得到的可行解进行快速优化,并根据优化解的质量,生成路径上的信息素分布,以加速蚂蚁最优路径上信息素的积累,从而引导蚂蚁更快地搜索到问题的最优解.实验结果表明,混合算法在装配序列规划问题求解上具有更好的性能.     

求解Job-shop调度问题的混合遗传算法

分析了单件生产车间调度问题,提出了适合Job-shop调度的算法-混合遗传算法.通过分析几种求解该问题的典型混合遗传算法,说明了混合遗传算法是求解该问题的可行且有效的方法,并且在具体的环境下有一定的优越性。     

A Memetic Algorithm for the <Emphasis Type="SmallCaps">n</Emphasis>/2/Flowshop/α<Emphasis Type="SmallCaps">F </Emphasis>+ β<Emphasis Type="SmallCaps">C</Emphasis><Subscript>max</Subscript> Scheduling Problem

Machine scheduling has been a popular area of research during the past four decades. Its object is to determine the sequence for processing jobs on a given set of machines. The need for scheduling arises from the limited resources available to the decision-maker. In this study, a special situation involving a computationally difficult n/2/Flowshop/ αF + βCmax flowshop scheduling problem is discussed. We develop a memetic algorithm (MA, a hybrid genetic algorithm) by combining a genetic algorithm and the greedy heuristic using the pairwise exchange method and the insert method, to solve the n/2/Flowshop/ αF + βCmax flowshop scheduling problem. Preliminary computational experiments demonstrate the efficiency and performance of the proposed memetic algorithm. Our results compare favourably with the best-known branch-and-bound algorithm, the traditional genetic algorithm and the best-known heuristic algorithm.