重建算法

摘要： 为解决传统多视点图像重建算法重建耗时过长、重建后清晰度较差的问题,基于虚拟现实技术设计一种新的多视点图像重建算法,分析摄像机的配置标准与目标图像方位,利用映射法将成像模型投射在二维平面上,再根据映射关系实现信息采集。在确定多视点图像背景后,绘制子区间方向梯度直方图,根据直方图绘制结果描述子情况,与相匹配的图像进行对比分析,对图像进行更精准的细节匹配,实现图像重建。实验结果表明,基于虚拟现实技术的多视点图像重建算法能够有效缩短重建耗时,提高重建后清晰度。

摘要： 目的观察基于卷积神经网络(CNN)的注意力机制U-net(Attention U-net)校正CT图像金属伪影的价值。方法选取1支猪前蹄,将直径7.5 mm的金属麻花钻头自其蹄部前表面穿至踝部,采集不同角度原始CT图像。分别采用Attention U-net、传统普通阈值金属伪影校正(MAR)、图像增强后的传统普通阈值MAR、Cycle生成对抗网络(GAN)MAR及手动分割MAR校正原始CT图像中的金属伪影;记录校正后每幅图像的像素点CT值、空间非均匀度(SNU)及伪影指数(AI),评估Attention U-net校正金属伪影的价值。结果以Attention U-net校正后,金属伪影对CT图像的影响降低,细节和轮廓恢复,猪前蹄结构数据得以保留,并减少了二次伪影。相比校正前,校正后图像的振幅及像素点CT值更稳定。校正前、后图像的SUN分别为165.0(133.6,198.1)和27.2(14.4,38.7),AI分别为137.5(99.4,164.6)和29.1(21.1,38.7)。结论采用基于CNN的Attention U-net算法校正CT图像中的金属伪影可降低计算复杂度、提高MAR效率,有助于恢复原始CT图像的完整性。

摘要： 针对X射线荧光计算机断层成像过程中散射噪声带来的影响,提出一种改进的迭代重建方法。该方法通过在似然函数中添加散射光子的统计噪声,建立散射噪声的投影矩阵,迭代过程中同时更新荧光图像和散射图像,达到精确估计散射噪声的目的,实现有效重建。实验结果表明,本文算法相较极大似然-期望最大化算法,重建图像背景噪声低,感兴趣区域灰度分布均匀,视觉效果更佳。

摘要： 目的评价CT重建算法和显示窗设置对于肺实性结节检出和测量的影响及测量变异度和可重复性。方法回顾性纳入49例进行胸部低剂量CT扫描且有实性结节的患者。CT图像采用肺算法、骨算法、胸部算法、细节算法和标准算法分别进行重建。两位医师评估5种算法及肺窗和纵隔窗2种显示窗设置下的结节检出率及结节直径和CT值测量差异。使用Bland-Altman图和相对平均偏差评价结节直径和CT值测量的可重复性和变异度。结果肺窗共检出77个肺实性结节,且不同重建算法间结节检出率差异无统计学意义(P>0.05);而纵隔窗上不同算法间结节检出率(75.3%~98.7%)差异有统计学意义(P<0.001),其中肺算法显著提高6 mm以下结节的检出。除肺算法外,各重建算法间肺窗及纵隔窗上结节的直径和CT值测量差异无统计学意义。虽然肺窗和纵隔窗上结节直径变异度大小相似,但纵隔窗上不同重建算法间直径测量变异度差异有统计学意义(P=0.004)。结节CT值测量的变异度在不同重建算法间无统计学差异(肺窗P=0.163;纵隔窗P=0.201),且纵隔窗上CT测量值变异度小于肺窗。而在肺窗及纵隔窗的结节直径和CT值测量的可重复性均较好,其中结节CT值测量在纵隔窗上重复性更佳。结论肺算法可提高6 mm以下实性结节的检出,但在结节的CT值测量方面应用受限。对结节直径和CT值测量,建议分别采用肺窗和纵隔窗。

摘要： 近红外漫射光相关断层成像技术(Near-infrared Diffuse Light Correlation Tomography,DCT)是一种新型的微血管血流技术,受镜头的限制,以往的DCT技术多数在小鼠头部进行小视野的成像.本文设计了阵列式光开关来分时共享光源和探测器,在降低成本的同时可以实现大视野的血流成像.同时,结合并改进了迭代线性算法和Bregman-TV的血流图像重建算法,优化了光源-探测器光纤在被测组织表面位置的分布,从而降低了图像重建线性方程组的病态性.作为初步的临床验证,对两例肿瘤患者进行了DCT血流成像,观察到了肿瘤引起的高血流区域和钙化引起的低血流区域,研究结果在临床的乳腺癌检测中有潜在的应用价值.

摘要： 目的:通过比较不同重建算法(FBP、iDose^(4)、IMR)对双手无法上举患者的胸腹部CT图像质量的影响,来明确IMR重建技术对特殊体位CT检查的价值。方法:回顾性重建2022年1月1日—3月1日在海军军医大学第一附属医院急诊检查的双手无法上举行胸腹部CT检查的患者20例,所有数据均在256层螺旋CT(Brilliance iCT FHD Elite)上采集,所有病例采用三种重建算法重建图像:A组(FBP算法)、B组(iDose^(4)算法)、C组(IMR算法)。测量正常肝脏区域以及伪影区域的CT值、SD值以及SNR,对图像主观质量采用5分法进行评估。采用Friedman检验比较图像客观指标(SNR值、SD值)的差异,2名医师对图像主观评分的一致性分析采用Kappa检验,图像主观评分的比较采用Kruskal-Wallis H检验,两两比较采用Boniferroni检验。结果:三组图像间SD值、SNR_(liver)以及SNR_(artifact)差异均具有统计学意义(P<0.05)。两位医师对图像的主观评分一致性很好(Kappa=0.841),三组图像主观评分差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:IMR重建技术可显著降低双手无法上举患者肝脏CT图像的噪声,并提高图像SNR,改善图像质量,推荐临床使用。

摘要： 针对数字全息重建算法计算速度慢、实时应用能力弱以及现有GPU加速策略跨平台移植性差等问题,该文提出一种利用开放运算语言(OpenCL)架构提高数字全息重建算法执行效率的方案。该方案充分利用OpenCL架构的异构协同计算能力,对数字全息卷积重建算法进行CPU+GPU的异构运行设计,并采用数据并行模式编程实现。针对不同分辨率数字全息图、不同GPU加速平台的测试结果表明,该加速策略的平均执行时间均比CPU低1个数量级,最高总加速比达到54.2,并行运算加速比甚至高达94.7,且具有规模增长性及良好的跨平台特性,加速效率显著,更加适用于数字全息技术的工程化实现及实时性应用场合。

摘要： 高速旋转物体的CT成像是难点问题,相关研究论文较少。由于CT检测系统的单幅投影的数据采集时间不够短,因此导致无法采集高速旋转物体准静止的CT扫描数据,从而使基于逐条射线的经典CT成像模型不再适用于高速旋转物体CT成像。该文给出了针对高速旋转物体CT的数据采集准则,建立了射线混叠CT成像模型,并提出了相应迭代重建算法。仿真数据和实际数据的试验结果表明,该文提出的方法可以较好地对高速旋转物体进行CT成像。

摘要： 为实现对大型固体火箭发动机界面脱粘缺陷的检测,对固体火箭发动机切向ICT重建算法进行了研究。针对检测过程中的切向ICT图像重建问题,研究了ART算法、IRR算法、ML-EM算法以及TVM-POCS算法这4种算法的基本原理及计算机实现方法,并利用计算机仿真模体的切向ICT扫描数据对以上4种算法进行了验证。根据不同算法的重建结果比较了不同算法存在的优缺点,从仿真结果上看,TVM-POCS算法的重建效果最好,可以满足固体火箭发动机界面脱粘缺陷的检测要求。通过对固体火箭发动机切向ICT重建算法进行研究,为进一步研究固体火箭发动机切向ICT检测方法提供了参考。

摘要： 为了提高声学CT复杂温度场重建能力,提出一种基于基函数逼近和卡尔曼滤波的温度场重建算法.利用Markov径向基函数的线性组合逼近被测区域内的声速分布,并使用卡尔曼滤波根据多路径声波飞行时间数据重建出声速分布,进而利用声速与温度的关系得到温度分布.分别采用Markov径向基函数Tikhonov正则化法、最小二乘法和BFAKF算法对4种典型的三维模型温度场进行了无噪声和有噪声仿真数据重建.重建结果表明,B FAKF算法的重建结果优势明显,具有更好的复杂温度场重建能力.

摘要： 为提高超声图像的质量,更加清晰的反映成像体组织边界轮廓信息,更好地定位例如肿瘤的位置,本文在B超成像的基础上,运用多个角度的回波信号重建图像.运用k-wave仿真软件建立组织模型,模拟了超声换能器发射超声脉冲,接收回波信号的整个作用过程,分别运用多点重建算法和多角度复合算法重建断层图像.对比分析模型组织的B模式图像与重建图像,结果表明图像的分辨率得到提高,组织模型的轮廓边缘更加清晰.

摘要： 本文提出了一种基于离散代数迭代(DART)和全变分(Tv)约束的高精度图像重建算法,即DART-TV.该算法适用于工业CT辅助制造中对于单一材料物体的尺寸检测,特别是在物体在某些角度无法被穿透的情况.传统的CT重建算法如FBP或ART无法有效处理这类数据缺失的病态问题,重建图像分辨率差.本文提出的算法的核心思想是:(1)利用DART的结果限制重建物体的支撑域,改善问题的病态性;(2)迭代过程中施加TV约束,以抑制噪声;(3)每次迭代后自动更新支撑域,不断逼近真实解,使得图像边缘更加清晰.初步的模拟结果和实验结果显示,DART-TV算法在有限角情况下可以得到更精确的重建图像边缘,并且该算法对于投影噪声和灰度值估计误差有更好的鲁棒性,可以应用于实际工程.

摘要： 图像超分辨率重建技术是指利用单帧或多帧降质低分辨率图像重建出清晰的高分辨率图像,该技术在军事侦察、卫星遥感、医疗诊断、安全监控等领域有重要意义.本文从图像降质模型出发,在研究传统MAP算法的基础上通过引入L1范数保真项和BTV正则项,提高算法的噪声鲁棒性,同时更好地保持重建图像的边缘.实验结果表明,这是一种性能更加优越的图像超分辨率重建算法.

摘要： 本文提出了一种基于时域最小二乘法的声重建方法.该方法通过最小化控制点上的总体时域重建误差来求解滤波器系数,所需滤波器阶数较低,无需截断处理.仿真结果表明,本文提出的算法的重建性能优于传统的基于频域最小二乘法的声重建算法.

摘要： 针对分段迭代曲线拟合存在的重建区域轮廓不连续、重建区域尺寸有误差等问题,提出了一种基于融合细分的纹理图像重构模型.首先提取原始图像的分割区域,经过轮廓跟踪与下采样得到区域形状的特征向量;然后利用三重逼近与三重插值统一的融合细分方法,重建区域轮廓曲线;最后合成区域纹理,得到纹理图像重构结果.在多幅自然场景图像上进行实验验证,并给出相应的实验结果和分析.实验结果表明,所提模型正确有效,具有和人类视觉特性相符合的重构结果;所提算法能够减少图像重建时的处理时间,并在图像质量主观评价指标上明显优于多区域图像重建算法.

摘要： 生物组织光声成像具有高空间分辫率与高对比度的优点,已经成为当前生物医学成像的研究热点之一.光声图像重建是一个逆过程,具有严重的病态性.为降低病态性,本文开展了基于截断奇异值(TSVD)的正则化方法实现光声成像重建,并将该重建方法和最普遍的Tikhonov正则化方法进行对比.仿真实验结果表明,TSVD方法的重建结果更佳.

摘要： 天线的暗室测试是一个复杂的过程,包含了暗室环境、吸波材料、静区大小、天线口径、测量仪器、机械控制、高性能仪器、计算机软件以及数据处理等各个方面的内容.上述每一项都会给测试结果带来误差,测试方法及测试误差的累积可能导致完全错误的结果.本文首先通过对微波暗室测试过程中复杂电磁环境的分析,建立匹配滤波体制下的接收回波信号稀疏表示模型;其次,结合现有的稀疏信号重建算法,研究复数域中稀疏重建算法和非相关测量矩阵性能评价标准,选择适合天线近远场测试的重建算法与测量矩阵.最终在微波暗室中模拟实现基于稀疏随机采样技术的天线近远场快速测试算法.

摘要： 本文简要介绍了CL的原理、重建算法和应用.CL在特殊领域如板状构件检测方面具有独特优势，因而在工业、航空以及医学检测等领域有很大潜力。其次，CL重建算法成熟，由于CL是CT的一般化情况，可以用现有的CT重建算法，如ART, FBP等。再则CL搭建容易，可以通过对己有CT设备进行改装得到，例如在CT设备旋转台顶部集成一个旋转轴承，即成为一台简单的CL扫描系统，可以对较小构件进行检测。因而可以预知，计算机层析成像技术(CL)在未来会有很大的发展空间。

摘要： 本文研究了迭代反投影重建的方法与基于字典学习和稀疏表示的重建方法,设计了这两种重建算法.对资源三号三线阵影像数据进行了重建试验,通过分析重建影像效果,结果表明字典学习稀疏表示得到的重建资源三号影像效果要好于迭代反投影方法。

摘要： 随着汽车保有量的不断增加,人车路之间的矛盾日益突出,交通事故频繁发生.而在单车事故中,车撞固定物如电线杆、树木、水泥隔离墩等的事故占有很大比例.本文以一起车撞水泥柱的交通事故为例,通过能量法以及运动路径法,运用PC-Crash对该事故进行了事故重建,得到事故时车辆的行驶速度,并将PC-Crash的仿真结果作为LS-DYNA初始输入条件进行碰撞仿真,通过比较车辆及水泥柱变形情况,验证了仿真结果的有效性,并得到车辆的加速度曲线.该研究对于车撞固定物的事故再现以及车辆乘员约束系统的设计和研究有一定的意义.

摘要： 本发明公开了一种基于二维Kernel DM+V算法的稳态环境参数场重建优化算法，该算法属于环境监测、控制领域，目的在于解决空间中环境参数稳态分布的可视化问题。该算法利用局部风信息优化了测量点处环境参数对周围环境的影响权重。值得说明的是：本算法解决了过去Kernel DM+V/W算法在测量点上风区和下风区权重分配一致的问题，明显改善了重建环境参数场的效果，并提供了一种利用局部风信息的新思路。本发明与利用传统的应用CFD仿真模拟环境参数场相比无需考虑简化问题，也不需要精确的边界条件，并且计算速度大幅度提高，能实现可视化的稳态分布空间环境参数。

摘要： 本发明公开了基于PSO‑AwASD‑POCS算法的焊接电弧发射系数重建参数调优方法，步骤包括：获取电弧特征谱线图像，根据所述电弧特征谱线图像构建发射系数分布数学模型；从不同角度对所述发射系数分布数学模型进行投影，得到多角度特征谱线强度，并对所述多角度特征谱线强度进行高斯白噪声叠加；设置算法参数，并设定重建参数取值范围；初始化粒子群位置和速度，并结合所述多角度特征谱线强度、算法参数以及重建参数取值范围，计算初始化后粒子群的适应度；更新粒子群位置和速度并进行迭代计算，根据迭代结果和所述初始化后粒子群的适应度，得到调优重建参数。本发明自动选择合适的重建参数，有效提高光谱诊断的准确性和自动化水平。

摘要： 本发明公开了一种基于实时定位与建图算法的三维重建方法以及装置。其中方法包括：步骤A：使用实时定位与建图算法获取三维点云地图及每时刻的位姿，同时在运行算法过程中采集渲染图片集并通过时间戳同步获得每张图像的位姿，最后通过标定算法得到相机内参；步骤B：使用PatchMatch算法将渲染图片集稠密化，得到稠密化结果；步骤C：使用泊松表面重建技术将稠密化结果网格化，得到网格化结果；步骤D：根据网格化结果、相机内参以及位姿，生成纹理图。本发明的基于实时定位与建图算法的三维重建方法和装置，可以有效解决大范围三维重建精度不高，运算时间缓慢等问题；同时可以有效地减轻复杂环境对三维重建效果的影响，具有高效、高鲁棒性的特点。

摘要： 本发明公开了一种图像重建方法和图像重建算法的参数确定方法，该方法包括如下步骤：获取扫描的原始投影数据，并根据所述原始投影数据生成初始重建图像；根据所述原始投影数据获取噪声估计值；根据所述噪声估计值计算目标函数的权重数据；将所述初始重建图像作为初始值，基于所述目标函数进行迭代，获得目标重建图像。本发明解决了在不同的扫描情况，对图像重建质量的改善。

摘要： 一种处理部件(122)，其基于利用正则化的迭代重建算法和/或去噪算法处理图像。所述处理部件包括设定点确定器(224)，所述设定点确定器基于指示感兴趣图像质量的质量变量(228)，来确定在预定质量上限和质量下限(226)之间的质量设定点(216)。所述处理部件还包括比较器(214)，所述比较器在每次处理迭代，将当前生成的图像的质量度量与所述质量设定点进行比较，并生成指示所述质量度量与所述质量设定点之间的差的差值。所述处理部件还包括正则因子更新器(220)，所述正则因子更新器响应于所述差值指示所述质量度量在关于所述质量设定点的预定范围之外，而基于所述正则因子的当前值(222)和至少所述质量度量，来生成针对下一处理迭代的更新的正则因子。

摘要： 本申请公开了一种CT扫描影像重建算法的识别方法和装置、电子设备和存储介质，其中该方法包括：获取CT扫描影像，并基于其中的空气区域灰度值计算基准噪声值；读取CT扫描影像的扫描信息，对基准噪声值进行校正，以获得校正噪声值，其中，扫描信息包括层厚、重建视野、扫描电压、扫描电流以及单层扫描时间中的至少一个；基于校正噪声值和参考噪声阈值，确定CT扫描影像的重建算法。该方法可以实现对CT扫描影像重建算法的智能识别，为智能审核图像提供了可能。

摘要： 本发明针对矿井无线电波透视成像图像重建中，存在解析算法无法重建分布不均匀的投影数据的问题，首先对煤岩电磁波探测射入与接收数据进行预处理；其次处理算法影响因素，即迭代初值的选取与电磁波角度的变换；再次基于麦克斯韦方程解出磁场强度；之后基于ART(代数重建算法)重建算法，解出基于DCT(离散余弦变换)变换的代数迭代图像重建算法D‑ART；最后运用D‑ART算法对煤岩作重建处理，得到重建图像；综上，本发明提出一种基于离散余弦变换和代数重建算法改进矿井无线电波透视成像重建方法。

摘要： 本发明提供了一种基于BPF的TOF‑PET图像重建算法及重建系统，涉及医疗成像技术领域，主要解决了TOF‑PET图像重建算法的运算速度慢的技术问题。该发明基于BPF的TOF‑PET图像重建算法，其包括S1：收集测量到的扫描数据，并确定扫描数据的反投影图像；S2：构建二维滤波器，使所述反投影图像通过所述二维滤波器得到重建图像；S3:对重建图像进行噪声控制。本发明的重建系统包括确定模块和构建模块；确定模块，用于收集测量到的扫描数据，并确定扫描数据的反投影图像；构建模块，用于构建二维滤波器，使所述反投影图像通过所述二维滤波器得到重建图像。本发明运算速度快；同时修正的TOF算法中的滤波器为局部滤波器，减少了BPF算法中因反投影图像有限带来的误差。

摘要： 本发明公开了一种图像重建方法和图像重建算法的参数确定方法，该方法包括如下步骤：获取扫描的原始投影数据，并根据所述原始投影数据生成初始重建图像；根据所述原始投影数据获取噪声估计值；根据所述噪声估计值计算目标函数的权重数据；将所述初始重建图像作为初始值，基于所述目标函数进行迭代，获得目标重建图像。本发明解决了在不同的扫描情况，对图像重建质量的改善。

摘要： 本发明公开了基于EM算法的动态PET参数图像分部重建算法，涉及医学成像技术领域，将耦合血流生理学模型与成像线性方程得到的参数图像成像线性方程进行拆解，将重建目标图像分解为两个目标图像，并通过交替进行的EM迭代图像重建算法重建斜率图像κ与截距图像b，本发明基于EM迭代图像重建算法和Patlak数学模型的分部直接动态PET参数图像重建方法，将Patlak曲线的斜率图像与截距图像在线性方程中分部分交替迭代重建，极大程度减小斜率图像与截距图像在迭代计算中的互相干扰，使重建图像具有更高的图像质量，极大程度减少参数图像重建过程中的误差引入，使所得参数图像更加有利于后续的诊断与分析。