基于非局部能谱相似特征的基物质分解方法用于双能CT图像去噪

目的提出一种非局部能谱相似特征引导的双能CT基物质分解方法(NSSD-Net)以抑制低剂量能谱CT基物质图像的相关性噪声。方法首先构建模型驱动的双能CT迭代分解模型,采用迭代软阈值算法(ISTA)优化分解模型目标函数的求解过程,并利用深度学习技术将此过程展开为迭代分解网络的形式。然后构建非局部能谱相似特征引导的代价函数,约束网络的训练过程。利用双能CT真实病人数据所建立的基物质分解数据集进行评估。将NSSD-Net与2种传统模型驱动的基物质分解方法、1种基于数据驱动的基物质分解方法以及1种基于数据-模型耦合驱动的监督分解方法进行对比实验。结果与传统模型驱动的基物质分解方法以及数据驱动的基物质分解方法相比,NSSD-Net方法在水和骨基物质分解结果中均获得最高的PNSR指标(31.383和31.444)、最高的SSIM指标(0.970和0.963)以及最低的RMSE指标(2.901和1.633);与数据-模型耦合驱动的监督分解方法相比,NSSD-Net方法在水和骨基物质分解结果中均获得最高的SSIM指标;临床影像专家的主观图像质量评估结果显示,NSSD-Net方法在水和骨基物质分解结果中图像质量评分均最高(8.625和8.250),与其他4种对比方法分解性能之间的差异具有统计学意义(P<0.001)。结论本方法可以获得高质量的基物质分解结果,有效避免训练数据质量问题和模型不可解释问题。

基于非局部全核变分方法的稀疏角多能CT重建

稀疏角采样与减小X射线源电流可有效降低多能谱CT低辐射剂量,然而会导致投影数据不足且包含较大噪声,重建图像会严重降质。针对这一问题,本文对传统全核变分(TNV)正则化方法进行推广,利用非局部梯度向量构成的雅克比矩阵的低秩特性,提出非局部全核变分(NLTNV)正则化方法。该方法用单个正则项同时建模能谱CT图像的结构相似性、梯度域稀疏性与非局部自相似性3种先验信息,能恢复稀疏角度投影含较大噪声(剂量较低)时图像的结构特征,并且有效缓解了用多正则项建模多能谱CT图像不同先验信息所导致的正则化参数过多问题。此外,基于NLTNV的重建模型为凸优化模型,保证了算法的稳定性与收敛性。实验结果表明,与TNV正则化方法相比,本方法显著提升重建图像的整体质量。

基于多尺度非局部约束的单幅图像超分辨率算法

多尺度结构自相似性是指图像中的大量物体具有相同尺度以及不同尺度相似结构的性质.本文提出了一种基于多尺度非局部约束的单幅图像超分辨率算法,结合多尺度非局部方法和多尺度字典学习方法将蕴含在图像多尺度自相似结构中的附加信息加入到重建图像中.多尺度非局部方法在图像金字塔的不同层中搜索相似图像块,并利用多尺度相似图像块间的关系建立非局部约束项,通过正则化约束获取多尺度自相似结构中的附加信息;多尺度字典学习方法将图像金字塔作为字典学习的样本,通过字典学习使样本中的多尺度相似图像块在字典下具有稀疏表示形式,从而获取多尺度自相似结构中的附加信息.实验表明,与ScSR、SISR、NLIBP、CSSS、ASDSAR和mSSIM等算法相比,本文的算法取得了更好的超分辨率重建效果.

基于多尺度结构自相似性的单幅图像超分辨率算法

多尺度结构自相似性是指同一幅图像中存在相同尺度或不同尺度的相似结构,这种多尺度图像结构自相似性广泛存在于遥感图像中.本文提出了一种基于多尺度结构自相似性的单幅图像超分辨率(Super resolution,SR)算法,该算法结合了压缩感知框架与图像结构自相似性,利用非局部方法和基于图像金字塔的K-SVD字典学习方法,将蕴含在相同尺度和不同尺度相似图像块中的附加信息在压缩感知的框架下加入到重构图像中.本文算法的优势在于,它仅借助于单幅低分辨率图像自身所蕴含的信息,实现了空间分辨率的提升.实验表明,与CSSS算法和ASDSAR算法相比,本文算法更有效地提升了遥感图像的空间分辨率.

片相似性各项异性扩散图像去噪

提出了一种基于片相似性的各项异性扩散图像去噪方法.传统的各项异性图像去噪方法都是基于单个像素点的灰度相似性(或梯度信息),不能很好地保持弱梯度边缘和纹理等细节信息.基于片相似性的非局部图像去噪方法由于利用了邻域像素的灰度相似性,而能够很好地保持纹理等细节信息.将片相似性思想引入到各项异性扩散中,利用片相似性构造扩散函数,同时将片相似性各项异性扩散模型扩展到彩色图像的去噪.实验结果表明,提出的改进方法能很好地保持纹理等细节信息,不存在各项异性扩散普遍存在的明显的阶梯效应,同时比非局部图像去噪方法速度快.医学图像去噪实例也表明所提出方法具有很好的应用前景.

加权稀疏的混合噪声去除模型

针对混合噪声,结合加权稀疏与变分,提出了新颖的去噪模型。首先,进行PCA训练自适应字典,再结合非局部相似性,利用噪声的特性进行加权编码。最后,结合变分正则项,再利用对偶方法求出恢复后的图像。仿真实验表明,该算法不仅提高了图像的峰值信噪比,而且更好地保留图像的重要特征,提高图像的视觉效果。

双曲拉伸面上的流动及其热交换

研究不可压缩粘性流体,在双曲拉伸面上的边界层流动及其热传导.分别使用级数展开法和局部非相似(LNS)法,得到解析结果和数值结果,给出了表面摩擦和Nusselt数的解析结果和数值结果,并进行了互相比较.同时发现动量和热边界层厚度,随着离前缘距离的增加而减小.众所周知,线性拉伸项方程的解,可以作为双曲拉伸首次项方程的解.

直流电路中常见问题分析

电学作为物理的重要知识点,其是物理高考的必考点.由于电学没有动力学那么的直观,因此学生在平常的学习中反映的问题较多,甚至看到电学的题目就望而却步.从根本上看分析电学问题的过程就是逻辑推理的过程,其一般都是从电学的基本公式进行解题.