检索结果-内蒙古大学图书馆

北京航空航天大学学报 2019年第9期45卷 1757-1764页

作者：王娜张权刘祎贾丽娜桂志国中北大学生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室太原030051 中北大学信息与通信工程学院太原030051

为了降低患者的辐射风险,低剂量CT(LDCT)广泛用于临床诊断,但辐射剂量的减少在重建的LDCT图像中引入了斑点噪声和条纹伪影。为了提高LDCT图像的质量,提出了一种基于可变阶变分模型的后处理技术。所提出的变分模型使用边缘指示器控制变... 详细信息

为了降低患者的辐射风险,低剂量CT(LDCT)广泛用于临床诊断,但辐射剂量的减少在重建的LDCT图像中引入了斑点噪声和条纹伪影。为了提高LDCT图像的质量,提出了一种基于可变阶变分模型的后处理技术。所提出的变分模型使用边缘指示器控制变分阶数,根据图像的特征在一阶全变分(TV)正则项和二阶有界Hessian(BH)正则项之间交替变换。采用基于快速傅里叶变换(FFT)的分裂Bregman算法求解所提出的变分模型。该模型在保留高剂量CT (HDCT)图像相应结构的同时,有效抑制了斑点噪声和条纹伪影。重建的图像和实验数据表明,所提出的变分模型比现有的先进模型具有更好的质量。

关键词：低剂量CT (LDCT) 图像降噪边缘指示器全变分(TV) 有界Hessian(BH) 快速傅里叶变换(FFT) 分裂Bregman算法

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基于字典学习与等效视数的低剂量CT伪影抑制算法

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中北大学学报（自然科学版） 2019年第6期40卷 559-567页

作者：杨一鸣刘祎桂志国中北大学生物医学成像与影像大数据重点实验室

针对低剂量CT图像出现条形伪影的现象,提出了一种基于字典学习与等效视数(ENL)的伪影抑制算法.该方法首先利用平稳小波变换(SWT)对低剂量CT图像进行单层分解,并对高频图像训练字典,然后利用等效视数(ENL)对字典进行分区得到伪影字典和... 详细信息

针对低剂量CT图像出现条形伪影的现象,提出了一种基于字典学习与等效视数(ENL)的伪影抑制算法.该方法首先利用平稳小波变换(SWT)对低剂量CT图像进行单层分解,并对高频图像训练字典,然后利用等效视数(ENL)对字典进行分区得到伪影字典和特征字典,并只对特征原子进行稀疏编码,经小波逆变换(ISWT)后得到处理的CT图像;然后,采用双边滤波器对处理后的CT图像进行分解并训练高频字典,通过判断等效视数(ENL)来摒弃伪影字典,从而去除高频图像残留的伪影和噪声,达到抑制条形伪影的目的.实验结果表明,与总变分降噪算法、K-奇异值分解(K-SVD)算法和三维块匹配滤波(BM3D)算法对比,该算法在抑制条形伪影的同时保留了更多的边缘和细节信息,并具有较高的结构相似性和峰值信噪比.

关键词：低剂量CT 字典学习稀疏表示等效视数

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自适应反距离加权法滤除椒盐噪声

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中北大学学报（自然科学版） 2019年第4期40卷 372-377,384页

作者：周冲张鹏程刘欢桂志国中北大学生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室

针对传统降噪算法在去除椒盐噪声的同时,不能很好地保护图像边缘结构信息的问题,改进了自适应的反距离加权插值(IDWI)滤除椒盐噪声.该算法通过自适应选择滤波窗口,通过计算待处理图像椒盐噪声密度,自适应选择反距离加权的权值系数.最后... 详细信息

针对传统降噪算法在去除椒盐噪声的同时,不能很好地保护图像边缘结构信息的问题,改进了自适应的反距离加权插值(IDWI)滤除椒盐噪声.该算法通过自适应选择滤波窗口,通过计算待处理图像椒盐噪声密度,自适应选择反距离加权的权值系数.最后将图像噪声点处的值替换成反距离加权的插值,此插值使用所选自适应窗口内非噪声点像素值的距离加权和.实验结果表明,该算法在滤除椒盐噪声上优于其它算法,滤除噪声的同时能更好地保留图像细节、有更好的峰值信噪比,改善图像视觉效果.

关键词：椒盐噪声反距离加权插值自适应图像去噪

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基于密集连接的双能DR图像融合网络

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国外电子测量技术 2023年第11期42卷 33-41页

作者：王斌刘祎王祥中北大学生物医学成像与影像大数据山西重点实验室太原030051

针对单能X射线对复杂工件不同厚度的区域难以同时有效曝光的问题,提出了一种基于密集连接的双能数字射线成像技术图像融合网络(DR-Net)。具体的,DR-Net由过曝光和欠曝光两个子网络组成,分别以过曝光图像和欠曝光图像作为输入,每个子网... 详细信息

针对单能X射线对复杂工件不同厚度的区域难以同时有效曝光的问题,提出了一种基于密集连接的双能数字射线成像技术图像融合网络(DR-Net)。具体的,DR-Net由过曝光和欠曝光两个子网络组成,分别以过曝光图像和欠曝光图像作为输入,每个子网络包括1个初始特征提取模型(FEB),1个细节特征增强模块(DFE)和3个级联组成的密集连接融合模块(DCF)。FEB对图像进行初步的特征提取,同时DFE提取出图像的更多细节特征,以增强最终融合图像的细节内容。DCF采用带有密集连接的上采样和下采样操作,利用两个子网络模块中学习到的特征,逐步细化和融合图像特征。最后将每个子网络生成的特征重建,并通过平均融合策略得到最终的融合图像。实验结果显示,相比于单一能量下的DR图像,DR-Net融合图像对比度高,能够更加清晰地再现复杂工件的内部结构。从定量分析结果看,DR-Net在NRSS和AG都是最优值,平均数值与对照实验中最优结果相比分别提升了7.06%和21.1%。

关键词： DR图像融合细节特征增强密集连接融合复杂工件

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基于局部边缘保持滤波器多尺度分解的工业射线图像增强

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国外电子测量技术 2022年第9期41卷 32-39页

作者：白强桂志国刘祎张鹏程侯宏花中北大学生物医学成像与影像大数据山西重点实验室太原030051

在利用X射线检测复杂构造工件时,由于工件薄厚不均,会出现某些区域过曝光或欠曝光而导致细节丢失的情况。针对这一问题,提出了一种基于局部边缘保持滤波(LEP)的多尺度分解增强算法。首先,原始高动态图像经过对数化后通过LEP滤波器得到... 详细信息

在利用X射线检测复杂构造工件时,由于工件薄厚不均,会出现某些区域过曝光或欠曝光而导致细节丢失的情况。针对这一问题,提出了一种基于局部边缘保持滤波(LEP)的多尺度分解增强算法。首先,原始高动态图像经过对数化后通过LEP滤波器得到基本层,将对数化后的图像与基本层做差得到表示小梯度的细节层;然后将滤波半径逐步增大的LEP滤波器对基本层进行多次迭代滤波后做差得到多个细节层,对得到的多个细节层进行S型曲线映射后融合;最后将结果与原始高动态图像线性压缩后进行gamma变换然后归一化的结构层相加,得到的图像通过对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)的处理,便得到了背景与工件对比度很高且细节清晰的低动态范围图像。实验结果表明,提出的方法对复杂构建的工件具有明显的增强效果,并且算法效率很高。

关键词： X射线图像边缘保持滤波器多尺度分解 CLAHE

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改进深度残差卷积神经网络的LDCT图像估计

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计算机工程与应用 2018年第16期54卷 203-210,219页

作者：高净植刘祎张权桂志国中北大学生物医学成像与影像大数据重点实验室太原030051

针对低剂量计算机断层扫描(Low-Dose Computed Tomography,LDCT)重建图像出现明显条形伪影的现象,提出了一种基于残差学习的深度卷积神经网络(Deep Residual Convolutional Neural Network,DR-CNN)模型,可以从LDCT图像预测标准剂量计算... 详细信息

针对低剂量计算机断层扫描(Low-Dose Computed Tomography,LDCT)重建图像出现明显条形伪影的现象,提出了一种基于残差学习的深度卷积神经网络(Deep Residual Convolutional Neural Network,DR-CNN)模型,可以从LDCT图像预测标准剂量计算机断层扫描(Normal-Dose Computed Tomography,NDCT)图像。该模型在训练阶段,将数据集中的LDCT图像和NDCT图像相减得到残差图像,将LDCT图像和残差图像分别作为输入和标签,通过深度卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)学习输入和标签之间的映射关系;在测试阶段,利用此映射关系从LDCT图像预测残差图像,用LDCT图像减去残差图像得到预测的NDCT图像。实验采用50对大小为512×512的同一体模的常规剂量胸腔扫描切片和投影域添加噪声后的重建图像作为数据集,其中45对作为训练集,其他作为测试集,来验证此模型的有效性。通过与非局部降噪算法、匹配三维滤波算法和K-SVD算法等目前公认效果较好的图像去噪算法对比,所提模型预测的NDCT图像均方根误差小,且信噪比略高于其他算法处理结果。

关键词：低剂量计算机断层扫描卷积神经网络残差学习深度学习

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基于编解码器生成对抗网络的CT去噪

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计算机工程与设计 2022年第4期43卷 1059-1065页

作者：周广宇张鹏程刘生富刘祎桂志国中北大学生物医学成像与影像大数据重点实验室山西太原030051

针对生成对抗网络在训练中损失函数收敛慢,难以恢复图像细节的问题,提出一种基于编解码器与多尺度损失函数的生成对抗网络模型。使用含残差连接的编解码器作为生成器,该网络易于训练,能够加快对抗损失函数的收敛;引入噪声损失,与使用VG... 详细信息

针对生成对抗网络在训练中损失函数收敛慢,难以恢复图像细节的问题,提出一种基于编解码器与多尺度损失函数的生成对抗网络模型。使用含残差连接的编解码器作为生成器,该网络易于训练,能够加快对抗损失函数的收敛;引入噪声损失,与使用VGG19模型的感知损失构成多尺度损失函数,使图像在视觉上的纹理细节达到更细致的恢复效果。实验结果表明,与低剂量CT相比,去噪后图像的峰值信噪比提升了8.1%,结构相似性指数提升了4.8%,改进后的网络加快了损失函数收敛,有效改善了生成对抗网络训练困难、损失函数收敛慢、图像细节难以恢复等问题。

关键词： CT图像去噪生成对抗网络编解码器残差连接损失函数

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基于r-ADMM算法的轴向超分辨荧光显微技术研究

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光学学报 2019年第2期39卷 324-332页

作者：李金瑜陈友华韩伟尚禹桂志国中北大学山西省光电信息与仪器工程技术研究中心山西太原030051 中北大学生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室山西太原030051

多角度全内反射荧光显微镜层析成像技术是实现轴向超分辨的主要技术之一,其关键算法是基于交替方向乘子算法对逆问题模型求解。为进一步提高交替方向乘子算法的迭代速度及收敛性,提出将一种基于松弛因子的改进型交替方向乘子算法应用于... 详细信息

多角度全内反射荧光显微镜层析成像技术是实现轴向超分辨的主要技术之一,其关键算法是基于交替方向乘子算法对逆问题模型求解。为进一步提高交替方向乘子算法的迭代速度及收敛性,提出将一种基于松弛因子的改进型交替方向乘子算法应用于逆问题的求解中,其核心思想是对拉格朗日函数的分解迭代过程进行过松弛求解。基于该算法,搭建了多角度全内反射荧光显微镜成像系统,采集不同照明角度对应的不同穿透深度的图像堆栈,利用改进型算法重构细胞微管的深度信息,给出了系统的轴向分辨率,并与传统交替方向乘子算法进行了收敛速度的对比,给出了改进型算法达到最优收敛的松弛因子的取值范围,最后通过对线粒体样品进行长时程拍摄,重构了其三维信息,并观测了其融合和裂变的连续过程。实验结果表明,改进型交替方向乘子算法可以实现40 nm的轴向分辨率,并能在保证图像重构质量的同时,使迭代过程的收敛速度提升20%以上。

关键词：显微全内反射荧光显微镜交替方向乘子算法轴向超分辨率逆问题求解

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基于背景估计的焊缝缺陷检测

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电子测量技术 2022年第14期45卷 116-122页

作者：张小琳刘祎白贇沨刘研李文强桂志国中北大学生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室太原030051

针对射线检测图像中缺陷识别率低的问题,利用背景估计和差分运算来增强缺陷、抑制复杂背景和噪声。该方法首先利用Otsu分割获得的掩模图像提取焊缝区域;其次通过改进的中值滤波对焊缝区域进行背景估计,反背景差分获得含有缺陷的差分图像... 详细信息

针对射线检测图像中缺陷识别率低的问题,利用背景估计和差分运算来增强缺陷、抑制复杂背景和噪声。该方法首先利用Otsu分割获得的掩模图像提取焊缝区域;其次通过改进的中值滤波对焊缝区域进行背景估计,反背景差分获得含有缺陷的差分图像;随后根据缺陷与误检边缘处梯度方向的差异性,利用多方向多级梯度有效解决背景残余问题;最后通过自适应阈值分割将含有缺陷的差分图像二值化。实验结果表明,该方法具有较高的缺陷识别率,召回率和准确率分别达91.90%和90.95%,在实际中具有较好的应用价值。

关键词：焊缝缺陷掩模图像背景估计多方向多级梯度

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基于组合扩散的低剂量CT图像降噪方法

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国外电子测量技术 2022年第7期41卷 50-55页

作者：刘岳哲中北大学生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室太原030051

计算机断层扫描(computed tomography, CT)成像技术在医学领域有着广泛的应用,低剂量CT(LDCT)技术在降低辐射剂量的同时会在重建的图像中引入噪声和伪影来影响医学诊断。提出一种具有像素补偿机制和自适应阈值的主从扩散算法来解决上述... 详细信息

计算机断层扫描(computed tomography, CT)成像技术在医学领域有着广泛的应用,低剂量CT(LDCT)技术在降低辐射剂量的同时会在重建的图像中引入噪声和伪影来影响医学诊断。提出一种具有像素补偿机制和自适应阈值的主从扩散算法来解决上述问题,主扩散函数采用了自适应阈值有效增强了基于图像结构的偏微分算法的鲁棒性。对残差图像进行从扩散,得到的结果从中提取了初步扩散后丢失的细节及边缘信息,将其反馈回初步处理的图像后再次进行主扩散。腹部LDCT图像的视觉效果及其实验数据表明,方法有更好的降低图像噪声和边缘保持效果。

关键词：低剂量CT 自适应阈值主从扩散像素补偿图像降噪

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