鞍形CT的感兴趣区图像重建

Recently, we have developed a general formula for 3D cone-beam CT reconstruction, which can accommondate general, smooth trajectories. From the formula, algorithms can be derived for image reconstruction within a region of interest (ROI) from truncated data. In this work, we apply the derived backprojection filteration (BPF) algorithm and the minimum-data filtered backprojection (MD-FBP) algorithm to reconstructing ROI images from cone-beam projection data acquired with a saddle trajec-tory. Our numerical results in these studies demonstrate that the BPF and MD-FBP algorithms can accurately reconstruct ROI images from truncated data.

一种基于隐式ROI的自适应图像编码算法

针对JPEG2000中隐式ROI(Region of Interest)编码算法在低码率下重建图像感兴趣区质量较差的问题,提出了一种改进方法.利用拉格朗日插值法构造权重自适应函数,根据ROI码块中ROI小波系数个数所占比例及设定的目标码率,合理地为ROI码块分配权重,在保证更多ROI信息被优先编码的同时,降低背景小波系数的影响,从而提高了ROI小波系数在码流中的数据长度.实验结果表明,采用该算法,重建后感兴趣区图像质量较隐式ROI算法有明显提高.

基于序列图像运动分割的车辆边界轮廓提取算法

为了准确获得图像感兴趣区中运动车辆的形状特征,提出了一种新的车辆边界轮廓提取算法。利用连续3帧图像,对包含同一运动车辆的图像感兴趣区进行光流场分割,以获取目标运动区域,通过平移运动区域的左、右边界获得正确的车辆区域及其封闭边界轮廓,通过放大运动矢量计算公式的阈值来提高其运行效率。试验结果表明:该算法可从具有复杂自然场景的图像序列中检测出完整的运动车辆边界轮廓,检测正确率在95%以上。