一种基于TV/L2模型的双极图像细节分解方法

基于TV/L2模型的总变差最小化方法在图像分解过程中受到正则化参数的影响。本文通过分析发现,当不同于经典模型而设置较小的正则化参数时,分解的图像特性发生了重要改变。据此,本文提出了一种新的基于TV/L2模型的双极性图像细节分解方法,该方法在正则化参数较小的情况下将观测图像分解为一个近似图像分量和两个具有正、负不同极性并反映不同信息的细节图像分量。将这种新的图像分解方法应用于印刷电路板CT图像的处理中。实验结果表明,通过综合利用本图像分解方法得到的图像细节信息,可以在有效抑制金属伪影的同时增强PCB图像中的有用信息。     

稀疏信号恢复理论在CT图像重建中的应用

新的图像重建算法一直是CT成像前沿研究中的热点问题之一,而实际中常常遇到的有限角度重建问题则是其中的难点.Terence Tao和他的同事提出了一种稀疏信号恢复理论,为解决这个问题提出了可能的应用策略.我们在本文中介绍了这个理论并给出了在锥束CT重建中应用的初步结果.这种理论和策略的实现对很多应用情况都有重要的意义,为该领域的发展开辟了新的方向,也必将对该领域的发展产生重大影响.     

一种基于TV/L2模型的双极图像细节分解方法

基于TV/L2模型的总变差最小化方法在图像分解过程中受到正则化参数的影响.本文通过分析发现,当不同于经典模型而设置较小的正则化参数时,分解的图像特性发生了重要改变.据此,本文提出了一种新的基于TV/L2模型的双极性图像细节分解方法,该方法在正则化参数较小的情况下将观测图像分解为一个近似图像分量和两个具有正、负不同极性并反映不同信息的细节图像分量.将这种新的图像分解方法应用于印刷电路板CT图像的处理中.实验结果表明,通过综合利用本图像分解方法得到的图像细节信息,可以在有效抑制金属伪影的同时增强PCB图像中的有用信息.     

一种基于FDK算法的扁平物体局部重建方法

投影数据有截断的局部重建问题是CT重建领域的一个难点,传统的重建算法会产生严重的截断伪影,最近提出的BPF算法和POCS迭代方法虽然能解决局部重建问题,但是它们的重建效率和并行性都比较差。针对特殊的扁平形状物体的局部重建问题,本文对FDK算法在此类问题上的适用性进行了分析研究。通过数字仿真实验,给出了一个可以比较准确重建扁平物体局部区域的条件,即:局部区域在水平方向上的长度大于该物体在水平方向上长度的1/8,物体厚度小于该物体在水平方向上长度的1/13。数字仿真和真实数据的重建结果证实了在这个条件下FDK算法可以很好地实现扁平物体的局部重建。     

CT重建中投影矩阵模型研究综述

CT重建算法中,投影矩阵反映探测器上的投影与重建物体的关系,其模型刻画对于重建速度和精度有着重要影响。本文介绍目前投影矩阵研究现状,着重分析投影矩阵系数的计算方法,以及快速计算正投影和反投影的方法,并总结了目前投影矩阵模型的性能和发展。