极稀疏投影数据的CT图像重建

从稀疏投影数据足够精确地重建断层图像，从而能够在显著降低计算机断层成像（CT）检查X-射线辐射剂量的前提下，提供充分适宜影像学临床诊断需求的重建图像。针对圆周扫描扇束投影的二维CT图像重建，提出了投影驱动的系统模型，并将CT迭代图像重建与压缩感知（CS）理论相结合，设计了一种CT迭代图像重建算法，且将算法扩展到圆周扫描锥束投影的三维CT图像重建。仿真实验结果表明:在极稀疏投影数据的条件下（[0，2π）范围内扇束/锥束扫描不超过20个投影角度），算法数值精度高，计算复杂度低，内存开销少，有很强的工程实用性。      

基于ICP算法的手术导航三维配准技术

针对计算机辅助手术三维导航技术中术前CT图像与术中实际空间的配准问题,提出一种基于最近点迭代(ICP,Iterative Closest Point)算法的特征点云配准技术.利用医学图像空间和实际空间特征区域的两片点云坐标进行三维配准.对CT图像进行重建、分割及交互式操作得到医学图像特征点云;利用光学定位仪实时采集实际空间中对应区域的点云;通过主元分析(PCA,Principal Component Analysis)获取两组点云数据的特征向量进行初配准;进行最近点迭代使配准矩阵收敛到一个最优解,其中采用k-d tree寻找邻近点加速迭代过程.以塑料脊柱模型骨为对象进行了脊柱手术导航配准精度实验,进一步对实验中的点云数据加入高斯噪声以进行误差分析.结果表明这种配准方法简单可靠,在模型骨情况下配准精度在1mm以内.     

基于深度神经网络的像素级别可见光图像配准

现有图像配准算法中,借助图像采集设备参数的方法存在硬件内参难以获得或精度不够的问题,采用匹配图像特征计算图像单应性的方法存在对场景深度信息利用不全的问题。针对这一现象,提出了结合可见光图像与其深度信息来生成更具有真实性的配准图像对数据,用以训练得到一个可以进行像素级别图像配准的深度神经网络PIR-Net。建立了一个大规模、多视角、超仿真的图像配准数据集:多视角配准(MVR)数据集,该数据集包含7 240对含有深度信息的待配准图像及其像素级别的坐标对准真值;基于编码器-解码器的深度神经网络结构,训练得到一个能以全分辨率形式对2幅输入图像之间的坐标变化矩阵进行重建的PIR-Net。通过实验验证了PIR-Net能够在未知相机内参的情况下实现不同视角的可见光图像配准,并比传统算法具有更高的配准精度。在MVR数据集上,PIR-Net的配准误差仅为通用的特征匹配对准算法(SIFT+RANSAC)的18%,同时减少了30%的时间消耗。      

基于Kriging算法的手术导航三维形变技术

针对计算机辅助手术三维导航技术中无法利用术前CT重建模型进行病人个体化手术的问题,提出一种基于克里金(Kriging)算法的三维骨骼形变(bone morphing)技术.利用术中采集和医学图像模型的两片点云进行配准,在CT重建模型上选取4个合适的控制点,通过求解Kriging算法建立的方程组,获得CT重建模型上所有点相对于实际病例变形后的位置,实现医学图像模型向个体化的变形.最后,以人体股骨CT模型和塑料模型为对象进行了形变的精度分析和关节手术导航评估实验.结果表明:这种形变方法简单可靠,可以用于前交叉韧带(ACL,Anterior Cruciate Ligament)重建手术的导航评估.     

大尺寸构件工业CT成像方法

为解决大尺寸构件快速ICT(Industrial Computed Tomography)成像问题,提出了一种通过检台2次偏置扩大扫描视场的ICT成像方法,并基于三代ICT投影数据存在的冗余特征,推导了它的投影数据重排预处理方法和滤波反投影(FBP,Filter Back-Projection)重建算法.该重排预处理方法建立了扇束投影数据与平行束投影数据间的函数映射关系,可将探测器在2个扫描位置采集的2组不完整扇形射束投影数据重排成一组完整的平行射束投影,从而使后续重建得以进行.计算机仿真结果表明,该方法在重构大尺寸构件图像时,获得了满意的质量.分析表明,在增加一次360°回转扫描情况下,其有效扫描视野达到标准三代ICT方法的2.8倍左右.该方法仅需CT扫描台具备平移和旋转自由度,易于与现有三代ICT兼容,工程实现方便.      

基于无监督学习的多模态可变形配准

针对医学图像配准问题,传统方法提出通过解决优化问题进行配准,但计算成本高、运行时间长。深度学习方法提出使用网络学习配准参数,从而进行配准并在单模态图像上取得高效性能。但在多模态图像配准时,不同模态图像的强度分布未知且复杂,大多已有方法严重依赖标签数据,现有方法不能完全解决此问题。提出一种基于无监督学习的深度多模态可变形图像配准框架。该框架由基于损失映射量的特征学习和基于最大后验概率的变形场学习组成,借助空间转换函数和可微分的互信息损失函数实现无监督训练。在MRI T1、MRI T2以及CT的3D多模态图像配准任务上,将所提方法与现有先进的多模态配准方法进行比较。此外,还在最新的COVID-19的CT数据上展示了所提方法的配准性能。大量结果表明:所提方法与其他方法相比,在配准精度上具有竞争优势,并且大大减少了计算时间。      

基于球投影的面阵探测器扭转角测量与校正

为了消除基于面阵探测器的锥束X射线计算机断层成像(XCT,X-ray Computed Tomography)检测系统中探测器的安装误差对重建断层图像的影响,使投影坐标系准确建立,并与重建坐标系精确配准,提出了基于椭圆拟合的平板探测器位姿参数的估计方法.并在此基础上,从锥束XCT的近似重建算法FDK(Feldkamp)出发,结合空间坐标变换原理,改进了重建算法中投影地址的计算方式,使之能在存在安装误差的情况下准确计算投影地址,重建出正确的断层图像.该方法简单有效,计算量小,无需对系统硬件进行调整.实验结果表明,利用该方法可以有效地消除由于探测器位姿引起的图像伪影.     

基于改进SIFT的图像配准算法

为解决存在较大程度旋转和缩放的图像配准问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT,Scale Invariant Features Transform)的图像配准算法.采用对数极坐标变换(LPT,Log-Polar Transform)进行图像粗匹配,对图像旋转角度和缩放尺度变化量进行估计,并对图像加以校正;在粗匹配的基础上对图像进行分块,根据信息熵原理提取子块的SIFT特征和不变矩特征,构造新型的特征描述符;结合欧氏距离和Procrustes迭代算法获得图像的同名点对,并估计图像形变参数,完成图像配准.实验结果表明:该算法速度快、稳定性强,并能达到亚像素级的匹配精度.     

基于几何不变性和BP网络的二维目标识别算法

提出了一种基于几何不变性和BP网络的二维目标识别算法.该算法不仅能适应目标物体在旋转、缩放和平移变换(RST变换)下的不变性识别,而且能适应仿射及射影变换下的不变性识别.算法通过对目标物体边缘点进行规格化和对规格化后的边缘点进行5点不变量穷举计算解决了模型图像与目标图像的对应点选取问题;通过将不同观测方位和不同旋转角度的样本图像边缘点的5点不变量集合作为输入向量对BP网络进行训练解决了由于仿射和射影变换造成规格化边缘点间距变化对正确分类的影响.算法不仅能识别多边形而且能识别曲线轮廓的目标物体.      

基于平行光管与二维旋转平台的长焦相机内参标定

长焦镜头能够采集位置更远的图像,而长焦镜头成像的特殊性对传统相机标定方法提出了挑战。针对这一问题,阐述了一种基于平行光管和二维旋转平台的相机内参标定方法。长焦相机被架设在二维旋转平台上,对放置在平行光管内的透过式棋盘格成像。通过旋转二维平台,改变相机的位置,可以得到不同位置下清晰的棋盘格图像。采集了棋盘格格点的像素坐标以及二维平台的角度数据,建立了合适的模型,优化求解出了长焦相机的内参参数,实现了实验室内对长焦镜头的标定。由模型计算得到的重投影棋盘格角点的图像坐标与在实际图像中检测到的棋盘格角点坐标相比,平均误差约为0.5个像素,这验证了算法的可行性。     

Multiple sensor geocoded data

The problem of integrating remotely sensed images acquired from different sensor systems is primarily associated with their registration into a common reference projection. This registration problem has to be considered not only between the image data themselves but also with other data already existing in various geographical data bases.The advent of the second generation of earth observation satellites is emphasizing this situation by providing imagery in different geometric configurations. Images will be acquired from many sensors at different spatial resolutions (LANDSAT MSS and TM, SPOT HRV MLA and PLA) on different dates and modes (panchromatic, multispectral, nadir and off-nadir).In order to provide image data in a geometric format compatible with the Canadian National Topographic System, Canada is developing a Multi-Observational Satellite Image Correction System (MOSAICS) that will provide geocoded data resampled into a common reference projection. This paper presents the characteristics of the geocoded products with examples from multiple sensors and different dates, and addresses the processing requirements of the satellite ground station. It also illustrates the use of digital processing techniques to derive digital elevation information from geocoded stereo imagery.     

基于新息正交的工业CT图像自适应缺陷识别

针对X射线投影图像的特点,研究基于Kalman滤波算法新息正交原理的缺陷识别问题.建立了投影图像的二维状态空间模型,定义了确定图像区域大小与灰度的动态评价函数和相应的阈值.在分析Kalman滤波算法新息正交性的基础上,得到了一种新的缺陷判别方法,提出了图像数据自适应补偿算法,提高了图像的识别效率和精度,并通过实验验证了方法的有效性.     

压缩感知在电容层析成像中的应用

压缩感知(CS)理论是在充分利用信号稀疏性或可压缩性的情况下,对信号进行少量采样即可实现信号的精确重建。本文尝试将CS理论应用于电容层析成像(ECT)图像重建中,首先,使用快速傅里叶变换(FFT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理;其次,将ECT灵敏度矩阵的各行按随机顺序进行排列,得到ECT系统随机观测矩阵;最后,选取当前普遍使用的基于内点法、梯度投影(GPSR)算法以及贪婪算法的CS图像重建算法进行ECT图像重建,并与线性反投影及Landweber迭代算法进行了对比。仿真实验结果表明:基于CS图像理论的ECT图像重建算法,其重建精度有所提高。本文同时分析了3种CS图像重建算法的优缺点及适用范围。     

三维CT重建几何参数的非线性最小二乘估计

重建几何参数的精度是3D-CT(Three Dimensional Computed Tomography)重建中严格控制的指标,在实际的X射线扫描成像中,这些参数无法直接测量得到,从而难以保证其精度.介绍了利用非线性最小二乘估计Feldkamp三维重建几何参数的方法,根据空间质点质心的投影位置与其投影的质心位置重合的原理,通过计算空间质点(实验中采用近似质点的目标体)投影质心坐标,求解非线性方程组估计重建几何参数的最优解.计算机模拟结果表明,在参数向量初始值接近于真值的情况下,估计所得参数值有较好的精度和重复性.利用此方法估计所得实际扫描系统的几何参数值进行三维重建,也得到了很好的重建结果.     

基于高分四号数据的多时相多通道云检测算法

针对高分四号（GF-4）卫星影像波段较少导致传统云检测算法难以区分云与冰雪像元的问题,提出一种多时相多通道云检测算法。该算法首先对GF-4卫星影像进行辐射定标和配准,然后利用云与典型地表的光谱差异得到潜在云像元,之后利用序列GF-4卫星影像之间的差异识别出移动的云像元,最后利用中红外波段反演地表亮度温度来去除冰雪像元。该算法在海南、辽宁和安徽3个研究区域进行验证,并将检测结果与传统单时相云检测算法、支持向量机（SVM）云检测算法和实时差分（RTD）云检测算法的检测结果进行对比。结果表明,该算法优于其他3种云检测算法,准确识别率均达到90%以上,误检率均低于5%,有利于GF-4卫星影像的进一步利用。     

基于球几何特征的摄像机内参分步标定方法

在摄像机标定过程中,球形靶标对图像数量、拍摄角度要求小,能够适应遮挡环境,在使用中具有明显优势.在分析球投影模型几何性质的基础上,提出一种利用球靶标分步标定摄像机内部参数的方法.该方法通过拍摄一幅包含空间中2个不同位置球体的图像,得到图像中的2条投影二次曲线;利用2条投影二次曲线的对称轴和公切线计算球心投影点,通过投影二次曲线的对称轴确定图像主点坐标,根据球心投影点和图像主点的位置关系求解归一化焦距;利用整体优化算法得到内参标定结果.仿真数据实验分析了引入测量误差的主要因素,实物标定结果与平面方格靶标方法相比误差在5%之内,重复测量结果稳定.