【摘 要】
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正电子发射断层扫描(positron emission computed tomography,PET)是核医学领域最先进的临床检查影像技术.PET技术是目前临床上用于诊断和指导治疗肿瘤的最佳手段之一.正电子发射断层成像设备探测器采集到的数据需要进行数据处理,把原始数据转换成正弦图形式的数据才能用于图像重建.平行束断层重建和扇形束图像重建是图像重建的两种方法,分别对应平行束和扇形束形式的数据处理方
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正电子发射断层扫描(positron emission computed tomography,PET)是核医学领域最先进的临床检查影像技术.PET技术是目前临床上用于诊断和指导治疗肿瘤的最佳手段之一.正电子发射断层成像设备探测器采集到的数据需要进行数据处理,把原始数据转换成正弦图形式的数据才能用于图像重建.平行束断层重建和扇形束图像重建是图像重建的两种方法,分别对应平行束和扇形束形式的数据处理方法.对原始数据的操作不可避免地破坏了原始数据的完整性.现今,正电子发射断层设备在重建过程中普遍采用平行束
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由于红外温谱图会随着环境温度、生理及心理因素的变化而变化,从而导致红外人脸识别性能的急剧下降,针对此问题,提出一个血流模型,把红外温谱图转化为更为稳定的血流图,并介绍基于血流模型的实时红外人脸识别系统。对同时段及时延图像的实验表明:(1)当人体处于稳态时,血流图对环境温度更加鲁棒;(2)对时延图像,基于血流图的识别率接近同时段图像的识别率,而基于温谱图的识别率却大为降低。
二维码能够存储文本信息,但是文本信息不如图片形象、生动,比如人的图像、指纹之类用文字不好表达,用二维码存储图片解码后不会造成图片信息的失真。通过对二维码的比较,在Visual C++6.0环境下用QR码存储及识别BMP小图片,并通过对图片的压缩实现一般图片的存储及识别。
针对多聚焦图像在融合时容易产生边缘模糊现象并损失清晰区域对比度的缺点,基于能有效描述图像边缘的Ripplet变换(RT),提出一种改进的多聚焦图像融合方法。首先,通过离散RT(type-I)获得分解后的高频和低频子带系数,对于低频子带系数,采用非下采样轮廓波变换(NSCT)进行3层系数融合,而对于高频子带系数,采用正交匹配追踪(OMP)算法求解其对应过完备字典的稀疏表示系数;然后通过系数向量的活跃
为了改善彩色恢复效果,降低硬件设计的复杂度,提出了一种基于Bayer格式图像彩色插值改进算法。首先,对Bayer格式原图进行二阶拉普拉斯修正,获取水平方向和垂直方向的绿色分量^GH和^GV;然后,计算红色通道和蓝色通道分别与绿色分量的水平色差R-^GH、B-^GH和垂直色差R-^GV、B-^GV,再对色差方向插值,得到水平和垂直方向的梯度并进行比较,根据比较结果选择^GH或^GV作为选定像素处的绿
视差图的获取既是立体图像处理的核心,也是立体图像处理的难点。为了高效、精确地获取立体图像的视差图,提出了一种基于Panum融合区的视差图获取算法。首先根据人眼视觉特性的Panum融合区得到立体图像视差敏感范围的计算方法;然后根据此范围将立体图像分割成视差敏感区和视差不敏感区,对视差不敏感区计算低精度视差图,对视差敏感区计算高精度视差图;最后将两视差图相结合得到最终的视差图。实验结果表明,本文所提出
针对多数视网膜渗出物提取算法检测精度不高的问题,提出了一种融合重建滤波器和暗特征的视网膜渗出物检测算法。首先,对视网膜灰度图像均值滤波后应用"球形"重建滤波器移除视网膜血管,使用列滤波器标识出渗出物区域并阈值分割得到含有视盘和边界的渗出物区域图像。其次,在均值滤波后的灰度图像中检测视盘和图像边界,并根据视盘构建掩膜,接着从含有视盘和边界的渗出物区域图像中移除视盘和边界,然后应用"圆盘形"重建滤波器
现有指根点提取方法多是针对有较高摆放要求的手图像,当摆放方式没有严格遵守摆放要求时,便不能正确提取指根点。针对自然摆放的手图像,本文提出一种指根点提取方法。首先确定图像中能够穿过食指、中指、无名指和小拇指的检测列位置,并做出检测列的梯度图像;然后通过提取梯度图像中4个峰值与4个谷值的坐标,定位每个手指的上、下边界点坐标,再根据每相邻两个手指间的边界点距离大小判断出这两手指的摆放状态即张开或并拢;最
提出一种将集成成像和光学显微镜结合实现生物微小组织三维信息获取的新方法。以显微镜为基础,结合集成成像特性,应用光学成像理论设计了与光路匹配的微透镜阵列,研制了微弱光下的三维信息获取系统。与已有方法相比,本文方法采用新的成像光路和三维信息获取器件,因而放大倍数更高,可记录更多的生物微小组织三维信息。针对生物微小组织,利用集成显微成像装置获得了单元像阵列图像实验数据,分析了样本的三维结构和信息,验证了
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针对现有目标轮廓提取方法存在收敛速度慢、效率较低以及对初始位置和噪声都很敏感等问题,提出了一种差分相乘与参数多水平集主成分Chan-Vese模型相结合的新模型.该方法首先利用4帧相邻图像进行差分相乘,抑制绝大部分的背景边缘,再进行滤波预处理,最后通过多水平集与Chan-Vese模型结合的改进模型提取运动目标轮廓.对大量视频图像进行实验分析后的结果表明,在具有多个目标的视频图像下,该方法能更加快速准