用查找表和极坐标反投影法实现计算机断层扫描快速重建

为了在普通PC机上实现计算机断层扫描(CT)快速重建,提出了利用查找表和极坐标反投影快速重建方法.该方法首先在极坐标系下利用查找表实现快速反投影,然后将极坐标反投影数据映射到笛卡尔坐标系中,在此过程中,又一次运用查找表技术实现快速插值,有效地节约了时间.计算机仿真结果表明,该方法不但大大提高了重建速度,而且重建质量与传统卷积反投影相当,尤其当重建图像尺寸较小时,可以取代后者.     

扇束等距CT极坐标反投影重建算法的速度优化

为提高扇束滤波反投影(FBP)算法重建CT图像的速度,提出了利用正余弦函数性质对极坐标反投影算法进行优化的快速重建方法。首先将扇束等距CT扫描得到的投影数据进行加权,卷积滤波处理;其次将预处理后的投影数据运用正余弦函数性质进行极坐标反投影重建。试验结果表明,与传统的卷积反投影重建算法相比,该方法可以将重建速度提高4倍以上,而且重建质量与传统卷积反投影相当。这种算法也适应于多层螺旋三维重建,并且可以推广到三维锥束重建。     

改进型蜂窝状空间分解的实时碰撞检测

目前高速、精确的碰撞检测研究已经成为了虚拟现实领域研究的热点。在图像空间的碰撞检测研究基础上,设计了基于蜂窝状空间分解的碰撞检测算法。首先完成非碰撞多面体的快速剔除,对碰撞多面体局部进行空间分解,进而,反向投影构建碰撞模型局部子包围盒,完成沿相反方向进行子包围盒蜂窝状空间分解,将碰撞检测转化为判断在下一帧中多面体蜂窝子空间内局部子多面体截面到对方阈值线的距离值与对方所设定阈值大小的关系问题,完成任意多面体间的精细碰撞检测。摆脱了图形硬件信息存储的限制,也使基于图像空间的碰撞检测适用于任意多面体,提高了碰撞检测的速度和精度。     

基于子孔径相位误差拼接的相位梯度自聚焦算法

随着雷达技术的发展,合成孔径雷达的成像精度也得到了大幅提升,与之相匹配的,也需要能更精确地进行运动补偿的算法。由于惯导精度无法满足需求,如果仅使用惯导数据对运动误差进行补偿,补偿的结果中含有残余的距离单元徙动,这会损失图像的精度。本文首先分析了残余的距离单元徙动对快速分解后向投影成像算法和相位梯度自聚焦算法的影响,再将用于聚束SAR相位误差补偿的相位梯度自聚焦算法进行优化,提出了基于子孔径相位误差拼接的相位梯度自聚焦算法,使其可以对残余的距离单元徙动进行补偿,并可以将其应用到条带SAR的运动补偿中,最后利用Ku波段雷达的实测数据验证算法的有效性。     

乙烯/空气扩散火焰截面烟黑体积分数和温度分布的反投影重建

给出了基于图像双通道辐射能反投影值的火焰截面内烟黑体积分数和温度分布的重建模型,通过试验分析了乙烯/空气扩散火焰不同高度断面内温度和体积分数的分布特性.从数据结果可以看出,与温度相比,同一截面内烟黑体积分数的最大值更靠近火焰边缘,同时受温度和氧浓度影响,火焰中心乙烯气体在离开喷嘴后并没有立即参与燃烧反应,其完全着火燃烧点在火焰中部以上,而烟黑温度和体积分数截面平均的最大值也出现在这一位置.     

电阻率层析成像技术的回顾与展望

电阻率层析成像作为物探技术的前缘课题之一，具有广泛的应用前景,近几年得到迅速发展，出现许多新方法。对电阻率层析成像的几种实现方法，如佐迪法、电阻率反投影法、电流线追踪法、积分法、共轭梯度法、等位线追踪法等的现状、进展作了系统介绍，论述了各种方法的优缺点及最新进展情况，提出了进一步研究的方向。     

基于深度渐进式反投影注意力网络的图像超分辨率重建

针对多数单帧图像超分辨率（SISR）方法在重建预测图像时存在高频信息丢失和上采样过程中会引入噪声以及特征图各通道之间的相互依赖关系难以确定等问题,提出了深度渐进式反投影注意力网络。首先使用渐进式上采样方法将低分辨率（LR）图像逐步缩放至给定的倍率,缓解上采样过程中造成的高频信息丢失等问题;然后在渐进式上采样的每个阶段融合迭代反投影思想,学习高分辨率（HR）和LR特征图之间的映射关系并减少上采样过程中引入的噪声;最后使用注意力机制为渐进式反投影网络不同阶段产生的特征图动态分配注意力资源,使网络模型学习到各特征图之间的相互依赖关系。实验结果表明,所提出的方法相比主流的超分辨率方法,峰值信噪比（PSNR）最高可增加3.16 dB,结构相似性最高可提升0.218 4。     

扁平构件的三维CT滤波反投影重建算法研究

在对扁平构件投影方式分析的基础上,提出了将分布在平面上ρ滤波器变换到锥面上的方法,建立了分布在锥面上的ρ滤波器的数学模型.对扁平构件的仿真结果表明:在射线源为锥束入射扫描方式下,通过分布在锥面上的ρ滤波器进行滤波反投影重建,得到的重建切片图像能够明显区分物体的边界及内部缺陷的边界和密度,空间分辨率可达到2 lp/mm,密度分辨率达到了1%,验证了该重建算法的可行性.     

H-S直方图反向投影结合特征点提取的双目视觉定位算法

低成本双目视觉系统通常采用价格低廉的非测量相机,其视觉定位精度较低.若需获得较高的视觉定位精度,可通过算法来弥补或减少定位误差.本文阐述了基于H--S(hue-saturation)直方图反向投影结合特征点提取的双目视觉定位算法,可提取左右摄像头图像特征点,并用左图特征点和极线约束对右图特征点进行修正,从而可实现双目视觉定位.在此基础上,为了进一步提高定位精度和减少计算量,采用了快速鲁棒性特征(SURF)算法提取左右图像的兴趣点,并利用间接立体匹配法改进了右图特征点提取.实验结果表明,在低成本视觉定位系统中采用该算法可以有效地提高定位精度.     

X-ray chest image reconstruction by Radon transform simulation with fan-beam geometry

A Radon transform algorithm which incorporates the correlated X-ray images (some stock chest radiographs) into the processing of back-projection with the fan-beam geometry reconstruction with the aim of improving image quality was developed and explored. These reconstruction images were evaluated and compared with the original image. Meanwhile, we also made the comparisons with the filtered back-projection method and the Radon transform method without fan-beam geometry; the results also reveal that the proposed method has the best image reconstruction capability than other two methods. The results show that the proposed method produces reconstructed images with quiet high peak-signal-to-noise ratio.