基于彩色-深度传感器的电容层析成像图像重建方法

工业过程层析成像使用非干扰传感器获取过程容器、反应器等内部状态的二维或三维图像,因在工业应用中获取的电容层析成像资料和信息量有限,难以对影像进行精准、稳定的重构。为此,设计基于彩色-深度(Red Green Blue-Depth,RGB-D)传感器的电容层析成像图像重建方法。利用RGB-D传感器采集电容层析成像图像,采用非局部均值-权重法剔除图像中的噪声后,将图像输入到随机森林分类器中,提取图像的轮廓特征。通过快速投影Landweber算法对轮廓特征求解后,利用电容物质分布的重组完成电容层析成像图像的重建。实验结果显示:所提方法的峰值信噪比数值在35 dB附近波动,结构相似性数值在0.89~1.03之间,重建耗时在4.1 s以下,具有较好的重建效果、质量和结构相似性,能够有效提高重建效率。

面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法

传统模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)算法以及结合空间信息的改进方法在分割脑磁共振(magnetic resonance,MR)影像时对噪声十分敏感,且无法消除脑MR影像中的偏置场。针对上述问题,提出一种面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法。该方法充分利用图像中的空间局部信息和非局部信息,分别构造出多局部信息模糊因子和非局部权重,在提高算法抗噪性的同时,尽可能多地保持图像细节;建立偏置场模型,以去除脑MR影像中的灰度不均匀性;将提出的多局部信息模糊因子和非局部权重嵌入到带有偏置场模型的FCM方法中,以实现噪声和偏置场条件下的脑MR影像分割。实验结果表明,与其他方法相比,所提方法对脑MR影像中的噪声具有更强的抑制能力,且能够有效消除偏置场对脑MR影像分割的影响,具有更优的分割性能。