一种用于标定工业CT设备点云提取精度的配准及评价算法

基于工业CT测量数据的逆向建模技术广泛应用于军事、汽车制造、航空、航天等领域。目前,在基于工业CT点云数据的逆向重构精度验证和标定上,国内外缺少相关研究。本文提出了一种用于标定工业CT设备点云提取精度的配准及评价算法。基于CT扫描和三维光学扫描点云数据,在研究多种配准算法的基础上,总结手动选点粗配准和自动全局精配准相结合的配准算法:手动选择三个匹配点,利用坐标变换完成粗配准;用ICP算法完成自动精配准,并利用修正的Hausdorff距离为目标函数来评价配准结果。对基于七参数法和ICP算法的计算步骤做了详细说明,并赋以实例。最后,以自行设计的标准件为例,获得CT测量设备点云提取精度标定值,验证配准流程的适用性。      

由投影重建图像的对称网格迭代算法

本文对于工业CT检测中常用的代数迭代重建算法提出了改进,利用投影射线之间存在的几何对称结构,提出了图像重建的对称网格迭代算法(简写为SM-IRT).该算法简化了投影系数矩阵的计算,调整了迭代算法逐线校正的迭代顺序.对模拟数据和工业CT实测数据进行了重建图像的数值实验,结果表明:与常规算法比较,本文提出的新算法重建速度快,成像精度高.     

基于平板探测器的高能工业CT数据采集系统

本文介绍了一套实用的高能工业CT数据采集系统,它基于商用的平板探测器为数据获取源,针对高能工业CT系统的实现,设计开发了一套CT投影数据采集及预处理系统。该数据采集系统经过试验验证,成功获取了DR图像和CT投影数据,证明了其设计思路和实现方案是完全可行的。     

基于CT数据的二次曲面拟合算法研究

二次曲面工件在工业中比较常见,为测量物体内部的二次曲面,本文采用工业计算机断层成像（CT）技术获取物体的断层图像序列,利用U-net图像分割网络获得断层图像上的目标区域,对分割结果的边缘进行检测和曲线拟合并堆叠成三维点集,通过曲面拟合获取物体曲面的三维空间坐标信息。研究结果表明,本文的方法能够有效地实现边界提取和界面参数的拟合工作,拟合误差在1%以内,相比传统方法有较大改进。     

体积CT投影数据的模拟方法

体积CT是目前研究的热点,也是医疗CT和工业CT的发展方向。在研究体积CT重建算法的过程中,模拟投影数据是必不可少的一部分。本文提出一种体积CT投影数据的模拟方法。这种方法的特点是准确、适用性广,模拟得到的投影数据能够准确反映各断层的细节信息,一方面可以为后继体积CT重建算法提供可靠的投影数据,另一方面也可以根据需要有选择地模拟失真的投影数据。我＇ffJN用此方法对人脑部及某工件的CT投影数据进行了模拟,并对模拟得到的数据采用滤波反投影算法进行重建,将重建后的断层图像与原始图像进行比较,得到了很好的重建结果,进一步验证了该投影数据模拟方法的可行性。     

共轭梯度法在图像重建中的应用

图像重建常常被转化为解非线性无约束极值问题,通过范数极小化推导出共轭梯度法的一般算法.通过对模拟数据和实际工件断层扫描数据进行图像重建,估计了算法的有效性,结果表明,与最速下降法相比,此算法更适用于不完全投影数据的图像重建,在保证重建图像拟合度的同时,大大提高了重建速度.     

基于探测器宽度的FBP改进算法

在实际的CT重建过程中,探测器是有大小的,如果我们在重建算法设计中考虑到这一点,对重建图像来说,将会得到更多更精确的信息量.本文针对实际探测器的结构特点,提出一种新的改进FBP重建算法,将算法与实际结合,并通过实际的工业CT系统进行实验.实验结果表明,改进方法重建出的图像边缘和细节都要比未改进的方法好,而且还有抑制噪声的作用,对工业CT的实际应用有一定的意义.     

一种用于小体积偏置探测器锥束CT系统的反投影滤波重建算法

在传统的CT系统中,系统的硬件成本和计算量都是非常巨大的.本文深入分析了一种利用偏移放置的面阵探测器的锥束CT系统,在这种系统中X射线束仅仅覆盖被扫描物体的一半体积,投影数据在探测器方向上是截断的,探测器尺寸和投影数据量都减少为传统CT系统的一半.在这种扫描方式下,现有的重建方法是首先利用重排算法获得180度范围内的平行束投影数据,然后再利用滤波反投影(FBP)算法重建出物体的三维图像.但是重排算法不可避免地会引入误差,降低重建图像的空间分辨率.本文提出了一种反投影滤波(BPF)形式的直接反投影重建方法,该方法不需要对投影数据重排,直接反投影滤波重建出最终的图像.因此,该算法在数学上更简洁,计算速度更快,能够更多地保留重建图像的高频信息.最后,数值模拟实验结果验证了该系统和重建算法能够获得高质量的CT图像.     

锥束CT图像重建算法的快速实现

本文基于锥束CT滤波反投影重建的FDK算法,通过两种算法改进并结合基于共享内存的OpenMP并行技术和代码优化,实现了锥束CT图像的快速重建.基于锥束CT实际投影数据的重建结果表明,图像重建速度得到了较大的提高,断层图像重建质量与FDK原型算法相当.     

切向CT重建算法的研究

在工业CT的检测过程中,由于各种原因可能造成投影数据的不完备.在这种情况下,直接利用传统的解析重建方法(FBP)或者统计重建方法(EM)都不能给出理想的重建结果,从切向CT扫描方式获得的就是典型的不完备投影数据.本文利用迭代算法来改善重建图像的质量,首先通过已有的投影数据合理估计缺失的投影数据,并通过不断的迭代来改善这种估计,从而使得重建图像不断逼近真实物体.     

图象恢复在工业CT中的应用

对于以影象增强器为检测系统的目标旋转式工业ＣＴ，分析了其图象退化的因素，采用对一维投影数据进行图象恢复的方法来提高ＣＴ图象质量。文中给出图象恢复公式，从计算机模拟和实验图象恢复的结果可看到所用方法提高了图象清晰度。     

井间弹性波CT中初至波自动提取转换及后处理优化应用

CT技术在地球物理主要应用中分为电磁波CT和弹性波CT,基于射线追踪理论的弹性波层析成像技术是重要的工程物探方法之一,在工程质量检测、工程勘察等领域得到了广泛的应用。该研究经过实践总结了一整套较为高效的后处理流程,开发了数据预处理软件,使得后处理工作量得到降低,给其他研究人员提供一种处理思路和方法。      

工业CT图像亚体素表面检测算法研究

针对ICT图像序列,研究了基于Facet模型和基于矩的亚体素表面检测算法,并通过引入基于Otsu的阈值分割预处理环节,大大减少了待处理体素的数目,在很大程度上提高了原始算法的处理速度.最后在对航空发动机叶片仿真数据的实验中,对比了算法处理效果,结果表明两算法检测精度均可达1/5个像素以内,预处理环节的引入可将原始算法速度提高约4倍.     

采用不同预处理方法的GPR图象去噪效果分析

探讨了多小波预处理方法对信号去噪性能的影响,选取不同的多小波函数和不同的预处理方法,利用改进的阈值函数,对实际的探地雷达（GPR）图像进行阈值化处理和对比分析,结果表明选取合适的预处理方法,采用DGHM多小波对GPR图象去噪可获得比其他方法更好的效果.     

基于以太网的锥束CT高速数据传输方案设计

基于锥束CT的实时成像系统经常要求实时获得投影数据并快速重建,如何将获得的投影数据不丢失地快速传递到图像重建单元进行重建是系统设计的一个关键问题。本文提出了一种基于Linux和以太网的数据获取方案,通过在探测器和重建计算机之间引入投影数据缓存系统,较好地解决了重建计算机和CT采集模块间由于实时性能差异所造成的通讯不稳定和数据丢失。本方案所设计的系统成本低廉、易于实现并且具有较好的通用性,对一个快速数据获取和重建系统而言具有较强的实用价值。     

三维锥束扫描CT成像图像重建新进展

介绍了作者在CT成像理论研究和工程应用实践中关于图像重建、图像处理和理解方面的成果,以及对未来的展望.主要的成果包括四个方面:一是研究三维CT重建常用算法的特点和固有误差,提出改进重建图像质量的新方法;二是从研究算法重建的优化准则出发,实现不同的重建方法;三是从应用任务出发对重建图像的性能进行理论和仿真研究;四是从应用实际问题出发,提出图像处理和理解的有效方案.     

基于蒙特卡罗法的三源锥束CT散射分析

在医用X-CT中,散射现象对重建图像的质量有重要的影响。多源锥束CT是医用CT的一种发展趋势,可成倍提高时间分辨率。但与单源CT相比,多源CT额外的光源会导致散射现象的加重,因此在实际应用中需要着重考虑这一问题。本文在开源工具EGSnrc的基础上,开发了一套基于蒙特卡罗法的CT仿真软件SimProj,用该软件获得了贴近...     

基于空间连续性的4DCT图像排序算法研究

4DCT图像应用于肿瘤的放线治疗中,能够在全呼吸周期中定位肿瘤的运动,同时有效地减少运动伪影的产生。目前,4DCT在临床应用中需要依靠外部呼吸信号检测装置提供呼吸信号运动信息。本文提出了一种4DCT自动图像排序算法,不需要外部呼吸监测装置,在Cine扫描模式下采集图像数据,从第一个床位开始,利用空间连续性特征,寻找相邻床位之间呼吸相位相同的图像,将其归入相应的图像集合中,以此类推,直到全部床位的图像都归入到相应相位的图像集合中,构成4DCT重建所需要的图像数据集合。本文的算法应用于呼吸体模数据和临床图像数据,观察三维重建图像和冠状面重组图像。对比单独使用的三维重建算法,本算法较好地消除了呼吸运动伪影,能够清楚观察到模拟肿瘤的运动和器官在呼吸运动过程中的变化情况。     

CT图象重建的算法优化和代码优化

卷积反投影是CT图象重建的最重要算法作为一种线性处理,其基本算法并不复杂,但由于CT的数据量庞大,使得图象重建的计算十分耗时.国外CT大都采用基于64位CPU的工作站并配以专门为CT建象设计的阵列处理板,这种昂贵的造价数十万元的计算机系统对一般医院用户来说是很大的经济负担.相反我们一直采用通用PC工作站,不仅降低了成本,而且计算机可以得到迅速的升级.这样,为满足医院临床诊断和治疗对建象速度的需要,我们就必须对该算法进行优化,优化的效果也成为CT软件能否适应市场需要,能否最终产品化的关键.本文总结了针对CT图象重建分别在算法层次和代码层次上所做的优化工作.第一,在算法实现的层次上,(1)在反投影算法中,进行内外循环交换,将最内层循环的计算量最大限度地减少,(2)利用反投影算法的对称性,只计算出部分图象数据并对称得到其它图象数据,(3)根据不同的视野范围自动调整反投影的计算量,(4)充分利用FFT的特点,提高实数线性卷积的效率.(5)数据的行列交换,用于提高CPU对数据的存取速度.第二,在代码编程的层次上,充分利用新一代微机CPU--Pentium III提供的新资源、新指令和相应的代码优化工具软件,重新编写算法关键部分的程序代码,以提高程序的实际执行效率.在东大阿尔派全身CT扫描机CT-C2000上的实际测试表明,通过上述算法优化和代码优化,CT图象重建软件的运行速度提高了8倍以上,己达到了医院实际使用的要求.     

基于特征学习的低剂量CT成像算法研究进展

随着CT（computed tomography）技术在临床中的大量应用,其辐射伤害问题也越来越受到人们的关注。与此同时,高性能低剂量的成像也已经成为近年来CT研究领域中的重要研究方向。随着学习型算法的提出及广泛应用,为低剂量CT成像算法的发展带来了新的方向。在影像大数据环境下,基于特征学习方法的低剂量CT成像有着更广阔的发展空间。本文将从稀疏表示和深度学习两个方面,介绍一些国内外应用于改善CT成像质量的相关技术,包括CT成像技术的发展趋势,特征学习相关算法的研究现状,提高低剂量CT扫描成像质量的相关方案等。本文对近年来在低剂量CT成像及特种学习算法等领域的研究成果进行了介绍,并进行相关总结和分析。