BLM001型叶片测量仪准刚体数学建模研究

基于自行研制的BLM001型航空压气机叶片型面四坐标激光在线测量仪,研究其准刚体数学建模方法,测量其机构误差源,通过误差补偿提高叶片型面的测量精度。

基于局部高斯分布模型的图像配准方法

提出了一种基于统计和变分相结合的非刚体图像配准新模型。假设残差图像服从具有不同均值和方差的局部高斯分布,由此得到一个双重能量泛函,再结合变分的正则化方法,得到了一种配准新模型。该方法的新颖之处在于,保真项中引入了权重函数和一些控制参数。其中权重函数可以自动有效地区分残差图像中灰度对比度不同的区域,控制参数的引入提高了算法的鲁棒性。合成图像、二维肺部CT及三维大脑MRI图像的配准结果证明了这一方法的有效性和准确性。

基于B样条插值函数的人脑MR图像非刚体配准方法

提出了一种B样条插值函数结合图像特征标记的人脑MR图像非刚体配准方法。图像的特征标记选取图像的内外部轮廓来描述,目标和源特征之间的对应关系通过距离图来自动获得。形变过程采用B样条曲面函数插值来完成。通过多级B样条插值方法,即先全局计算后局部细化的方法来逐步优化形变结果。实验表明,该算法在不失准确度的前提下,具备较快的计算速度。

基于粘滞流体B样条模型的快速非刚体配准方法

基于粘滞流体模型的非刚体配准算法是一种适合个体差异较大配准场合的方法。其关键步骤为求解偏微分运动方程组,但原始算法中采用直接离散结合同步超松弛(SOR)的方法相当耗时。为了缩短求解时间,提出一种基于粘滞流体B样条模型的快速方法。首先利用B样条对速度场进行建模,将方程组未知量转为B样条系数,减小计算负担;接着利用B样条的一些重要性质,推导出基于快速傅里叶变换(FFT)的B样条系数求解方法,进一步加快求解速度。实验结果表明,新算法在保持原始算法相同配准精度的同时,具有很快的计算速度。

LBM的医学影像非刚体配准新方法

为了提高医学影像的配准性能,利用流体粒子运动可以模拟任意自由复杂形变的特性,将医学影像配准问题转化为粘滞流体力学物理问题,提出了一种基于离散格子玻耳兹曼方法(LBM)的非刚体配准新方法.配准过程是把浮动影像、目标影像和浮动影像的灰度差以及像素点分别视为粘滞流体、外力以及流体粒子,通过LBM方程模拟浮动影像像素点在外力作用下的流动,使影像产生位移场,发生形变.当两幅影像的灰度值接近一致时,外力消失,流体流动停止,影像达到配准.建立了含外力项的粘性可压缩LBM方程,并对边界条件、初始条件和速度模值进行了定义.实验结果表明,文中方法与同类方法相比,配准性能得到了全面提升,提高了配准效率,适合大形变配准场合.

基于隐含形状表示和边缘信息融合的非刚体图像配准

本研究提出基于隐含形状表示和边缘信息融合的多分辨率网格非刚体图像配准算法,使用从全局到局部的层次变换模型覆盖整个变换域,解决有较大局部形变的图像配准问题。首先用隐含形状表示图像的外部轮廓,将轮廓作为距离函数的零水平集隐含地嵌入到高一维的距离变换空间,在该隐含嵌入空间中使用互信息方法,实现了一个具有平移、旋转、尺度不变性的全局配准框架,对齐图像外部轮廓。然后选择基于B样条的多分辨率网格FFD模型进行局部配准,兼顾了结果精确度和计算效率。算法采用了与图像边缘信息融合的方法,强调图像边缘信息在配准中的贡献,得到平滑、连续且保证一对一映射的变换域。最后将该算法分别应用于脑部MR、CT图像的配准,得到令人满意的效果。

基于局部仿射配准的鲁棒非刚体配准算法

针对传统点集非刚体配准算法对复杂局部形变数据配准精度低,收敛速度慢等问题,该文提出一种基于局部仿射配准的鲁棒非刚体配准算法。该算法采用分层迭代的方式由粗到精地完成点集的非刚体配准。在每层迭代中,首先对子形状点集集合和子目标点集集合进行分块处理并更新分块后每一类子点集的形状控制点。然后利用控制点引导仿射迭代最近点(ICP)算法求解对应子点集间的局部仿射变换。接着利用上一步求解的局部仿射变换,更新子形状点集集合及其形状控制点集合。直到配准误差收敛时,循环结束并输出更新后的形状点集。实验结果表明,所提算法与传统点集非刚体算法相比具有更强的精确性和收敛性。

一种基于距离图和分级配准策略的人脑图像非刚体配准方法

目的:基于特征的配准方法中,特征配准结果的好坏决定着最终配准结果的好坏。方法:本文提出了一种基于距离图和分级配准策略的人脑MR图像非刚体配准方法。首先使用C-V模型完成特征的提取工作,并设计了相应的预处理过程,来获得适合进行特征配准的边界点集。接着采用分级配准策略来完成特征配准工作,包括逐条仿射配准和非刚体配准两个子步骤。为了方便计算,距离图被引入到算法过程中,以方便点距的查询。最终的全局配准工作基于特征配准的结果进行,配准问题转化为相应的插值问题进行求解。结果:针对两组初始差异较大的脑部图像进行实验,均可以达到配准要求。结论:实验结果证明,新算法能够适合初始偏差较大配准场合的需求。

非刚体图像配准的变形场拓扑约束研究

利用正则化方法约束非线性变形场是非刚体图像配准领域的一个重要研究方向。为得到具有拓扑保持能力的非线性变形场,本文在分析粘流体配准和扩散模型配准算法的实现原理基础上,提出一种基于弹簧约束的变形场拓扑保持方法。该方法在可变形图像上附加不规则网格,通过保持网格结点间的连接关系不变达到控制图像变形的目的。将本文算法应用在不同人脑磁共振图像配准和脑内核结构分割中,结果表明,本文方法具有保持变形场拓扑不变的能力,且能够给出更为准确的分割结果。

基于改进ICP算法的三维点云刚体配准方法

针对含有噪声和外点的三维点云刚体配准问题,由于迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法的配准精度较低,为此,该文提出了一种基于改进ICP算法的三维点云刚体配准方法。考虑到伪Huber损失函数对噪声和外点不敏感、鲁棒性强,首先,建立了基于伪Huber损失函数的三维点云刚体配准模型。其次,利用RGB-D点云数据中颜色信息辅助建立点云对应关系,以提高改进ICP算法中对应点匹配的准确性。最后,结合奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和Levenberg-Marquardt(LM)的优化算法对三维点云刚体配准模型进行优化求解。实验结果表明,该文所提三维点云刚体配准方法的配准精度高,能够有效抑制噪声和外点对配准精度的影响。

一种颅脑MR影像的LBM三维非刚体配准方法

为了提高三维医学影像的配准性能,利用两幅影像的灰度差生成驱动体素点形变的外力,通过格子玻尔兹曼方法(LBM)模拟外力控制下的体素点形变轨迹,将三维医学影像配准过程转换为粘滞流体的流动过程,提出了一种颅脑核磁共振影像的LBM三维非刚体配准新方法.文中建立了三维处理的含外力项可压缩的LBM方程,并定义了边界条件和微分同胚条件.实验结果表明,所提方法比同类方法具有更好的性能.

基于非刚体配准的体数据插值重建方法

三维图像的处理和操作需要将一般的断层序列插值成为具有各坐标轴一致的分辨率的体数据,而目前最常用的线性插值方法在层间距较大时会导致图像边缘模糊和出现伪影。Penney根据现有的非刚体匹配方法,提出了利用图像形变场数据的插值算法,大大提高了层间插值的质量。本文对Penney提出的算法进行了两方面的改进,在配准过程中用简单的单射性约束取代了复杂的平滑性约束,用邻域平均算法替代Penney使用的最邻近直线插值方法,并将新算法的实验结果与原算法、线性插值进行了对比。新算法在保持高质量插值的前提下提高了计算速度。该算法可以应用于精度要求比较高的体数据插值重建过程。

一种简单的医学图像刚体配准方法

医学图像配准技术是当前医学图像处理研究的热点。从二维医学图像的刚体变换出发,针对单模态医学图像的配准,研究了基于投影的医学图像配准方法。该方法通过二值化参考图像和浮动图像,沿X轴和Y轴投影得到投影向量,然后根据投影向量元素的大小和位置,分别检测图像间旋转、平移运动的大小。仿真实验证明,该方法不失为一种简单有效的图像配准方法。

基于非刚体配准的多分辨率B样条层间插值方法

三维图像的处理和操作需要将一般的断层序列插值成为具有各坐标轴一致的分辨率的体数据,而目前最常用的线性插值方法在层间距较大时会导致图像边缘模糊和出现伪影。Penney根据现有的非刚体匹配方法,提出了利用图像形变场数据的插值算法,明显提高了层间插值的质量。本研究对Penney提出的算法进行了改进,用多分辨率B样条拟合插值方法替代Penney使用的最邻近直线插值方法,并将新算法的实验结果与原算法、线性插值进行了对比。新算法既保持了高质量插值又提高了计算速度,并且使生成的图像达到了C2平滑。此算法可用于精度要求比较高的体数据插值重建过程。

基于非刚体配准的体数据插值重建方法

三维图像的处理和操作需要将一般的断层序列插值成为具有各坐标轴一致的分辨率的体数据,而目前最常用的线性插值方法在层间距较大时会导致图像边缘模糊和出现伪影。Penney根据现有的非刚体匹配方法,提出了利用图像形变场数据的插值算法,大大提高了层间插值的质量。本文对Penney提出的算法进行了两方面的改进,在配准过程中用简单的单射性约束取代了复杂的平滑性约束,用邻域平均算法替代Penney使用的最邻近直线插值方法,并将新算法的实验结果与原算法、线性插值进行了对比。新算法在保持高质量插值的前提下提高了计算速度。该算法可以应用于精度要求比较高的体数据插值重建过程。

基于柔度修正的局部刚体化结构动力模型简化方法

提出一种基于柔度修正的局部刚体化结构动力模型简化方法。以复杂工程结构的有限元模型为基础,根据运动同步性假设将结构分成若干同步性区域,对每个区域引入准刚体模态,实现对结构的简化。同时对简化方法进行误差分析,利用柔度修正的思路实现对简化变化矩阵的修正,得到更精确的简化结果。以海洋平台结构作为算例应用该方法,得到了比较满意的简化结果。

无控弹丸刚体外弹道学应用综述

为了分析引信外弹道受力情况,从而解决弹道炸问题,总结了不同稳定方式弹丸刚体外弹道学模型特点、气动力参数获取方式以及刚体外弹道学方程组解法,讨论解算结果的可信性,并对比分析准刚体外弹道学模型的特点和应用。准刚体外弹道学模型目前主要用于射表编制和炮兵火控系统,刚体外弹道学模型在求解精度与可信度方面优于准刚体外弹道学模型和质点外弹道学模型,能用于分析弹丸的章动规律、自转规律、风速对射程的影响规律等。

医学图像配准技术及其研究进展

目的:对近年来的医学图像配准技术及其研究进展情况进行详尽地综述和讨论,从而为开展医学图像配准技术在医学图像三维重建、医学图像可视化和定量分析方面的研究提供参考。方法:首先,查阅国内外近年来医学图像配准技术研究的权威文献;然后,深入分析和研究这些文献所介绍方法的特点、存在的问题,并针对存在的问题提出可能的解决方案。结果:通过对近年来医学图像配准算法的最新研究进展情况进行深入细致地分析和讨论,在比较了一些典型算法的特点及其应用的基础上,对医学图像配准技术的发展进行了展望。结论:使用最优化策略改进图像配准质量以及对非刚体图像配准的研究是今后医学图像配准的发展方向。

基于自由变形法的多模态医学图像的配准与融合

本研究提出了一种自动识别颈部PET-CT图像特征点的算法,它应用自由变形(FFD)方法以CT图像的特征点为参考使PET图像产生变形,再结合最大互信息法对颈部PET与CT图像进行非刚体配准,最后用改进的小波图像融合法把两者进行融合得出视觉效果比较理想的融合图像。经实际计算得出的变形PET图像与对应CT图像的互信息量大于原始PET图像,并且最后用改进的小波图像融合法得出的融合图像的信息量比一般小波融合大,由此证明本研究所用方法是有效的。

基于互信息和薄板样条的医学图像弹性配准方法研究

该文介绍了一种基于互信息和薄板样条变换的医学图像弹性自动配准方法。该方法首先利用互信息将图像进行全局配准,然后将图像分块进行配准,选取子块配准前后的中心点作为薄板样条变换的标记点,实现图像弹性自动配准。实验结果表明,该方法与单纯利用互信息进行刚体配准相比,能够明显提高图像配准精度,并在薄板样条变换中实现了标记点自动选取,降低了标记点选取的难度,能更好地满足临床需求。