检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于滤波器的局部自适应全变分图像去噪模型

计算机工程与应用 2016年第4期52卷 158-162页

作者：史宝丽何泊王治国庞志峰河南大学数学与信息科学学院河南开封475004

综合利用冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理,然后基于边缘检测函数建立反映图像局部特征的自适应权函数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的局部自适应性的全变分模型,并建议用本原对偶算法快速求解。实验... 详细信息

综合利用冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理,然后基于边缘检测函数建立反映图像局部特征的自适应权函数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的局部自适应性的全变分模型,并建议用本原对偶算法快速求解。实验结果表明,同传统的全变分图像去噪模型相比,该局部自适应全变分模型在消除噪声的同时能很好地保持图像的边缘轮廓和纹理等细节特征,得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。

关键词：图像去噪自适应权函数全变分模型本原对偶算法

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于光滑化全变分模型的图像分割问题研究

基于光滑化全变分模型的图像分割问题研究

作者：贾梅杰河南大学

学位级别：硕士

GAC模型在图像分割领域内受到了人们的广泛关注,然而此模型的分割结果仍不尽人意.本文基于GAC模型提出一种新的图像分割模型,并对与之相关的各种问题进行了研究和讨论.本论文主要安排如下:第一章,介绍数字图像处理及图像分割领域的研究... 详细信息

GAC模型在图像分割领域内受到了人们的广泛关注,然而此模型的分割结果仍不尽人意.本文基于GAC模型提出一种新的图像分割模型,并对与之相关的各种问题进行了研究和讨论.本论文主要安排如下:第一章,介绍数字图像处理及图像分割领域的研究背景和现状,并介绍本论文的主要工作.第二章,给出一些预备知识,其中包括本论文涉及的模型介绍、本原对偶方法、最速下降法、变分水平集方法和一些数学符号的记法.第三章,提出一种新的图像分割模型,并对其进行相关理论分析.同时,建立一个高效算法并求解建立的新模型,即:将初始问题转化为本原对偶问题,从而可以快速有效求解新模型,数值实验验证了模型和算法的有效性.第四章总结本文的主要工作,并指出下一步的研究方向.

关键词：图像分割本原对偶算法最速下降法投影梯度法 GAC模型

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于高阶仿射全变分图像复原问题研究

基于高阶仿射全变分图像复原问题研究

作者：刘振丽河南大学

学位级别：硕士

图像在生成、传输与存储过程中由于外界因素的干扰经常导致质量下降,进而影响分割、重建、融合与识别等后续工作的处理质量,因此研究图像复原问题并建立高效的数值算法在图像处理领域内具有重要的理论意义和应用价值.图像复原是经典的... 详细信息

图像在生成、传输与存储过程中由于外界因素的干扰经常导致质量下降,进而影响分割、重建、融合与识别等后续工作的处理质量,因此研究图像复原问题并建立高效的数值算法在图像处理领域内具有重要的理论意义和应用价值.图像复原是经典的病态问题,而基于变分能量泛函的模型不但能耦合图像部分先验信息而克服病态性,而且能基于模型良好的数学性质而建立高效的数值算法,因此在图像复原领域内得到了广泛关注.本论文基于高阶全变分的复原模型提出一个具有仿射性质和凸性的高阶复原模型,并建立高效稳定的数值算法,其具体研究内容如下:(1)基于全变分(TV-l)模型能保持图像边缘,高阶全变分(HOTV-?2)模型能保持图像光滑区域的特性,本论文提出在?1范数意义下耦合图像梯度信息的各项异性全变分模型.由于提出的模型具有高阶性、各项异性和有仿射性,从而能有效复原图像的仿射结构.(2)为了克服建立模型中的非光滑化性导致的数值困难,文中利用对偶理论将问题转化为鞍点问题,并基于经典的本原对偶方法求解.同时,在理论上分析了模型和算法的数学性质,数值实验验证了模型和算法的有效性.

关键词：图像复原本原对偶算法梯度法高阶TV-?2模型高阶仿射全变分模型

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于分割的双能谱CT正则化重建方法

一种基于分割的双能谱CT正则化重建方法

作者：路要飞河南大学

学位级别：硕士

双能谱CT作为一种新型CT成像技术,能够在成像的过程中充分利用X光线的能谱特性,进一步展示样品的细节信息.相比于传统CT技术,双能谱CT可以实现样品在特定X光线能量下成像和特定基物质成像.在物质组成成分和浓度测定,硬化伪影去除以及特... 详细信息

双能谱CT作为一种新型CT成像技术,能够在成像的过程中充分利用X光线的能谱特性,进一步展示样品的细节信息.相比于传统CT技术,双能谱CT可以实现样品在特定X光线能量下成像和特定基物质成像.在物质组成成分和浓度测定,硬化伪影去除以及特征成像等方面有着传统CT无法比拟的技术优势.然而,由于双能谱CT重建问题的非线性以及分解模型的病态致使双能谱CT对数据噪声非常敏感,这严重影响重建图像的质量.因此,设计一种能够有效抑制数据噪声的双能谱CT重建方法具有重要意义.本文在分片常数的假设和双能谱CT物质分解模型的基础上,提出了一种基于分割的双能谱CT正则化重建方法.该方法充分利用双能谱CT重建的基图像之间具有边界共享的先验信息,将图像分割方法融入到整个重建的过程中,同时在分割过程采用全变分(TV)最小化作为正则项,用于抑制采样数据的噪声以及模型简化带来的不利影响.在求解算法方面,本文设计一种交替迭代算法框架求解所提出的重建模型.该算法在更新中需要交替迭代基图像重建和基图像分割,基图像重建采用扩展代数迭代算法(E-ART)更新,基图像分割采用本原对偶算法进行求解.最后,本文通过模拟实验有力地验证了所提出的重建方法在抑制数据噪声以及去除图像伪影方面的有效性.

关键词：双能谱CT重建物质分解模型图像分割本原对偶算法

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于光滑化全变分的图像重建问题研究

基于光滑化全变分的图像重建问题研究

作者：李静河南大学

学位级别：硕士

ROF模型作为经典模型之一,受到了人们的极大关注.此模型在恢复退化图像时虽能很好地保持图像边缘,但在光滑渐变区域产生阶梯效应.为了压制阶梯效应,本文在现有研究成果的基础上对ROF模型进行改进,提出新的图像重建模型,并对与之相关的... 详细信息

ROF模型作为经典模型之一,受到了人们的极大关注.此模型在恢复退化图像时虽能很好地保持图像边缘,但在光滑渐变区域产生阶梯效应.为了压制阶梯效应,本文在现有研究成果的基础上对ROF模型进行改进,提出新的图像重建模型,并对与之相关的各种问题进行研究和讨论.本论文主要安排如下:第一章介绍数字图像处理及图像重建领域的研究背景和现有方法,并介绍本论文的主要工作和内容安排.第二章给出一些预备知识,其中包括本论文涉及的模型介绍、本原对偶方法、最速下降法和一些所要用到数学符号的记法.第三章提出一种新的图像重建模型,并对其进行相关理论分析.第四章建立一个高效算法并求解建立的新模型,既:将初始问题转化为本原对偶问题,从而可以快速有效求解.数值比较验证模型和算法的有效性.第五章总结本文的主要工作,并指出下一步的研究方向.

关键词：图像重建本原对偶算法最速下降法投影梯度法 ROF模型

基于自适应紧框架的轴对称物体正则化重建方法

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于自适应紧框架的轴对称物体正则化重建方法

作者：孟茹月河南大学

学位级别：硕士

计算机断层成像技术(CT)可以无损的得到物体内部的结构信息,在医学、工业检测等领域有着广泛的应用.传统的CT成像方法需要采集被测物体在各个方向的投影数据,所需时间相对较长.当物体结构随时间快速变化时,传统的CT成像技术不能得到高... 详细信息

计算机断层成像技术(CT)可以无损的得到物体内部的结构信息,在医学、工业检测等领域有着广泛的应用.传统的CT成像方法需要采集被测物体在各个方向的投影数据,所需时间相对较长.当物体结构随时间快速变化时,传统的CT成像技术不能得到高质量的图像.本文研究利用CT技术重建特殊(轴对称)物体内部结构.此时,我们仅需要一个角度的投影数据即可重建轴对称物体的内部结构,可以瞬时完成数据的采集.传统的三维CT重建方法是将三维物体分层重建,从而降低重建规模和计算复杂度.但是,当投影数据由锥束X射线得到时,这种分层的重建方法忽略了厚度信息,会造成重建伪影,以及重建结构的不准确.本文提出了三维轴对称物体的自适应正则化重建方法.该方法基于代数重建模型,同时重建三维物体各层的结构信息.为了降低噪声、探测器模糊等对重建图像的影响,本文采用自适应紧框架正则化重建模型,并利用本原对偶算法求解.本文算法实现的核心之一是如何计算重建模型的成像矩阵.由于物体具有轴对称结构,所以该问题本质上是一个二维问题.首先,将轴对称物体所在的区域按层和径向划分,每层由同心环组成;然后,计算每条X射线与每层各同心环形相交的长度,即可得到相应的成像矩阵.本文提出了X射线与各同心环相交长度的快速计算方法.数值实验表明,我们采用自适应紧框架正则化方法重建模型得到的图像有更好的结构.

关键词： CT成像轴对称正则化方法自适应紧框架本原对偶算法

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

自适应并行核磁共振成像重建模型与算法研究

自适应并行核磁共振成像重建模型与算法研究

作者：周瑞娟河南大学

学位级别：硕士

MRI(magnetic resonance imaging)作为在医学临床实践中应用广泛的无创伤成像方法,与其它医学成像方法(如CT)相比,该方法更加安全。但是MRI数据采集时间较长,不能很好地对与时间有关的目标物体成像。后来,人们提出了并行MRI,简称PMRI(pa... 详细信息

MRI(magnetic resonance imaging)作为在医学临床实践中应用广泛的无创伤成像方法,与其它医学成像方法(如CT)相比,该方法更加安全。但是MRI数据采集时间较长,不能很好地对与时间有关的目标物体成像。后来,人们提出了并行MRI,简称PMRI(parallel magnetic resonance imaging)。由于PMRI使用多个线圈同时对K-空间数据采样,因此减少了数据采集时间。由于PMRI的每个线圈采集部分K-空间数据,所以每个线圈的采样数据都不能够独自恢复图像。常见的PMRI重建方法有图像域方法(如SENSE)、K-空间域方法(如GRAPPA)以及二者相结合的方法。由于图像域方法能有效地利用被重建图像的先验信息,因此该法得到广泛的关注和研究。由PMRI图像及Fourier变换的特性,K-空间高频系数主要反映图像噪声,低频系数主要反映图像轮廓。基于这一数据特点,我们提出了自适应PMRI重建模型。该模型的数据拟合项中对高低频使用了不同的权重因子。低频区域,权重因子大,高频区域,权重因子小。并推导相应的本原对偶算法求解模型。感知矩阵在图像域方法中起着至关重要的作用。感知矩阵的准确性会影响重建图像质量。感知矩阵有不同的估计方法,但是这些方法估计的感知矩阵通常含有误差,从而影响重建图像质量。我们提出基于感知矩阵正则化PMRI重建模型,该模型在图像重建过程中,修正感知矩阵的误差。进一步又推导了交替最小邻近点算法求解该模型,分析并证明了该算法的收敛性。最后,我们对不同的PMRI数据进行了数值实验。实验结果表明本学位论文所提出的自适应PMRI模型的重建质量更高,基于感知矩阵正则化PMRI模型能达到修正感知矩阵的目的,从而提高重建图像质量。

关键词：并行MRI 自适应模型本原对偶算法正则化方法交替最小邻近点算法

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

正则化CT重建模型与算法研究

正则化CT重建模型与算法研究

作者：吕倩河南大学

学位级别：硕士

计算机层析成像(Computed Tomography,CT)技术在医学影像、工业检测等众多领域都有着重要应用,正则化CT图像重建模型和算法是当前该领域研究的重要内容和热点.本学位论文提出了二阶全变分正则化CT重建模型和自适应全变分正则化CT重建模... 详细信息

计算机层析成像(Computed Tomography,CT)技术在医学影像、工业检测等众多领域都有着重要应用,正则化CT图像重建模型和算法是当前该领域研究的重要内容和热点.本学位论文提出了二阶全变分正则化CT重建模型和自适应全变分正则化CT重建模型,并研究了它们的性质和求解算法.本文首先介绍了CT成像的原理,包括物理原理和数学原理.然后给出了文中要用的一些性质和定理,并对正则化方法和本原对偶算法做了简要介绍.其次,为了克服基于全变分(total variation,TV)的正则化模型产生的“阶梯效应”,本文提出了基于二阶全变分(second-order TV,SOTV)的正则化重建模型,并研究了模型解的存在唯一性及其本原对偶算法.数值实验说明了所提的SOTV模型可以有效地抑制“阶梯效应”,并对内CT和带有ghost函数的图像也能得到较好的重建结果.最后,为进一步克服SOTV对边界的模糊,本文提出了TV和SOTV相结合的自适应全变分(adaptive TV,ATV)正则化重建模型.这部分主要针对ATV模型中自适应函数的选择进行了深入分析和研究,提出了新的自适应函数和提取图像梯度的方法(lambda重建法).我们通过数值实验比较了取不同自适应函数、不同的梯度提取方法和不同滤波方式下的重建结果.这些实验表明了ATV模型既能得到较SOTV清晰的图像,又能有效地抑制“阶梯效应”.我们也通过内CT说明了用lambda重建来提取图像梯度,进而计算出自适应函数这一方法的可行性.

关键词： CT图像重建正则化重建模型自适应参数本原对偶算法

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

两种X射线CT正则化重建方法

两种X射线CT正则化重建方法

作者：康可可河南大学

学位级别：硕士

X射线CT(computed tomography,简称CT)成像技术具有数据采集速度快和重建图像分辨率高等优点,被广泛应用于医学、工业检测等领域.但是,X射线辐射有诱发癌症等疾病的风险.因此,降低CT成像的X射线剂量是医生和患者共同关心的问题.降低X射... 详细信息

X射线CT(computed tomography,简称CT)成像技术具有数据采集速度快和重建图像分辨率高等优点,被广泛应用于医学、工业检测等领域.但是,X射线辐射有诱发癌症等疾病的风险.因此,降低CT成像的X射线剂量是医生和患者共同关心的问题.降低X射线强度和减少X射线数量是两种常用的降低X射线剂量的方法,从而导致低信噪比投影数据和不完全投影数据的CT重建问题.因此研究低信噪比投影数据和不完全投影数据的CT图像重建方法具有重要的意义.全变差(total variation,简称TV)正则化方法是实现低剂量X射线CT图像重建的常用方法,但是,该方法通常导致重建图像在平滑区域出现“块状效应”(伪边界),这可能导致疾病的误诊.为了克服TV方法的“块状效应”,本文提出了两种正则化重建方法.首先,本文提出了字典稀疏表示和TV相结合的X射线CT正则化重建方法.TV方法和字典学习方法是两种常用的图像处理方法,各有优缺点.我们将两种方法相结合,使用基于字典的稀疏表示正则化方法消除TV方法引起的“块状效应”.由于模型非凸、非光滑,不易求解,本文采用了交替方向法将模型化为三个子问题分别求解.其中,字典学习和表示系数使用K奇异值分解(简称KSVD)算法更新,重建图像使用本原对偶算法(primal-dual,简称 PD)更新.其次,本文提出了基于“梯度1范数减梯度2范数”(简称L1-L2)的CT图像重建方法.一般地,重建图像可以用分片常数近似,即边界具有稀疏性.梯度零范数是理想的稀疏性度量(正则化)函数,但是不易求解,梯度2范数(简称TV)正则化可以作为梯度零范数的近似,但会引起重建图像的“块状效应”L1-L2正则化是一种新的零范数近似,而且容易求解.因此,本文提出了基于“梯度1范数减梯度2范数”(简称L1-L2)的CT图像重建模型,该模型克服了 TV正则化方法引起的“块状效应”.由于模型是非凸的,通过引入辅助变量,本文采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,简称ADMM)求解该模型,其中,辅助变量的更新有闭形式的解,重建图像的更新可使用快速傅里叶变换(简称FFT)近似求解.最后,针对模拟数据和真实数据的实验结果验证了所提模型的有效性.我们比较了滤波反投影(filtering back-projection,简称FBP)算法、基于TV的重建方法和所提方法在不同数据上的重建效果,重建结果表明所提模型的重建图像在均方误差、结构相似度方面都具有明显的优势,并且在视觉效果上避免了 TV方法引起的“块状效应”,本文所提出的方法会使重建的图像具有更低的噪音和更清晰的结构特征.

关键词： CT图像重建正则化方法本原对偶算法 ADMM算法