锥束ART算法快速图像重建

针对锥束ART算法重建速度慢的问题,提出了一种基于投影的三维射线与体素的快速遍历和求交算法。该算法将三维射线投影到两个互相垂直的平面上,通过计算投影线与投影平面的相交情况来确定三维射线穿过体素的索引及长度。利用该算法在图像重建过程中实时计算权因子,不仅节省了大量的内存空间,而且提高了投影和反投影运算的速度。基于该算法的特点,在重建过程中采用了一种按列优先的策略,减少了不必要的计算,大大提高了重建速度。仿真实验表明,该算法非常有效,与传统的Siddon算法相比取得了17倍以上的重建加速比。

一种基于ART算法的快速图像重建技术

ART算法是一个不断迭代的图像重建方法,提高该算法的重建速度一直是研究的重要方面。针对ART算法简化权因子重建模型,提出了一种快速网格遍历算法,通过简单的加减法和比较运算,即可确定射束穿过的网格编号。由于权因子在迭代过程中实时计算,节省了大量的存储空间,大大提高了ART算法的重建速度。实验结果表明本文提出的算法非常有效,与传统方法相比,重建速度提高了近10倍。

不完全投影数据图像重建的ART算法研究

ART算法是一种经典的图像重建方法,适合于不完全投影数据重建。为了提高重建速度,通常对权因子进行简化,其结果是在重建图像中普遍存在椒盐噪声。提出了一种改善重建质量的方法,在每次迭代后对重建图像进行有选择的平滑,将平滑结果作为下一次迭代的初值,其特点是将图像处理和图像重建相结合。仿真实验表明该方法非常有效,不但提高了重建质量,而且克服了利用Box模板进行平滑所造成的图像模糊现象。

ART算法高质量重建研究

提高重建质量一直是图像重建重要的研究课题。传统ART算法在重建图像中普遍存在椒盐噪声,通过加入松弛因子,不但加快了算法的收敛速度,而且克服了椒盐噪声。利用计算机仿真实验对松弛因子在不同投影数和不同噪声水平下的重建质量进行了对比分析,结果表明,选择适当的松弛因子,并加入一些先验知识,能够极大地改善重建图像质量。

基于SIMD技术的锥束ART算法快速并行图像重建

ART(algebraic reconstruction technique)算法是一种迭代图像重建方法,适合于大型工业构件的无损检测,其缺点是计算量大、重建时间长。为了提高锥束ART算法的重建速度,本文提出一种快速并行图像重建方法。首先根据锥束CT扫描方式下三维射线的对称性提出一种权因子和体素索引的并行计算方法,通过一次计算可同时得到两条射线的权因子和体素索引;然后采用Intel处理器的单指令多数据(single instruction multiple data,SIMD)技术,一次性加载多个打包数据,利用SSE(streamingSIMD extension)指令实现了投影、计算图像校正和反投影的并行运算。实验结果表明本文提出的方法非常有效,在保证图像重建精度的同时取得了约1.5倍的重建加速比。

大坝CT中ART算法及其改进探讨

对大坝CT(ComputerizedTomography)技术的原理和标准ART算法作了介绍 ,在此基础上对ART算法进行了改进探讨 ,通过ART算法改进前后数字模拟试验的对比分析 ,说明改进后的算法在精度方面有了提高 ,异常体位置更明显 ,这将更好地满足大坝CT检测中的实际精度要求 .

基于ART算法的电子商务个性化聚类模型的设计与实现

本文针对个性化电子商务网站建设中出现的难于有效发现用户行为特征问题 ,提出一种基于 ART神经网络自适应谐振算法的个性矢量聚类模型 .该聚类模型由两个智能子系统和三个逻辑控制单元组成 ,采用二值输入模式 ,具备很强的自适应性 .模型实现是在 C+ +语言平台上进行的 .在模型程序设计中 ,采用衍生类方式构造子系统单元 ,通过控制对话、数据共享建立系统单元之间的联系 .该模型可以有效挖掘网络用户行为典型个性特征 ,用于指导电子商务网站资源的组织和再分配 .

ART算法中射线矩阵加权的BPT算法

提出一种在混凝土层析成像中对ART算法的射线矩阵的加权方法.利用BPT算法得到的低分辨率图像作为迭代初始值,并将其图形信息作为ART射线矩阵的加权系数.充分利用低分辨率图像的图形信息和数值信息,同时对高速异常单元和低速异常单元进行加权成像.计算机模拟试验表明,与传统的ART算法相比提高了反演数据的准确性和迭代速度;在走时数据误差不大于0.5%时,是对传统ART算法的一种较好的改进方法.

投影数对ART算法重建质量的影响

针对不完全投影数据的重建问题,提出了利用代数重构技术(ART)算法进行图像重建。分析了投影数对重建线性方程组解的影响,在此基础上通过仿真试验具体研究了不同投影角数和不同射线数对重建质量的影响。试验结果表明,增加每个角度下的射线数可有效提高重建质量,在射线数保持不变时,选择合适的投影角数能够获得较好的重建质量。

改进ART算法在数据库自动知识推荐中的应用

为了提高数据库检索的智能性及个性化推荐,将改进的ART算法应用于数据库自动知识推荐。首先对基本ART算法及ART网络算法进行了描述,接着提出了改进的ART算法,最后运用实例仿真,验证该算法性能。文本采用某高校数字图书馆数据库作为仿真对象,验证其自动知识推荐的功能,同时对其资源消耗和扫描时间进行了计算仿真,实验证明,本文算法在数据库自动知识推荐过程中,所耗资源少且效率高,具有一定的研究价值。

基于定点DSP的ART算法实现研究

数字信号处理器(DSP)在大量数据计算方面有明显的速度优势,为了提高CT ART算法的图像重建速度,提出基于定点DSP TMS320C6416的算法计算方案。该方案结合ART算法的原理,以及USB 2.0协议在数据传输和定点DSP在数据计算上的速度优势,通过CYPRESS的CY7C68001接口芯片,同时采用SDRAM作为数据缓存,进行DSP与PC机之间大量数据的正确高速传输;通过C语言编写DSP片内算法计算程序并对其进行优化,以降低图像重建时间。最终实验以Shepp_Logan头部剖析图为原始图像,进行重建算法计算,实验结果证实了方案的可行性。

基于分组排序的水汽层析约束ART算法

通过研究影响代数重构方法的因素,如松弛因子、投影次序、停止规则、非负约束,针对水汽层析方程组的特点,提出一种基于分组排序的水汽层析约束ART算法(WVTART),并给出投影排序的去相关原则。实验分析证明,WVTART算法提高了收敛速度以及层析结果的精度。

ART算法的改进及其应用——面波Q值反演

对地球物理学中常用的反演方法在算法上作了一些改进,使得计算速度大为提高,并使计算机占用的内存减少到改进前的几分之一到几十分之一,从而避免了原来由于射线或者反演的块数过多而不能计算的问题.将改进后的程序应用于1993年和1996年华南地区地壳的面波品质因子——Q值的实际反演,为中长期地震预报和地震趋势分析提供背景资料.

自动化推荐系统改进ART算法分析

建构一个可以挖掘出关联特质的自动化推荐系统改进ART算法——MART算法.MART算法在推荐系统特性基础上,实现聚类和判断用户属性的重要性,使推荐系统可以设置每一个属性节点的权重,实现用户的分组,进而达到数据挖掘的目的.

基于数据挖掘的自动化推荐系统改进ART算法探究

随着网络的深度普及,人们对于互联网的使用越来越频繁,随之而来的是庞大且分散的各式各样的数据。面对海量的数据,用户在查询时往往难以高效地获取到对自己有价值的信息。为了向用户提供更精准的信息,提高用户获取有效信息的效率,自动化推荐系统适时而生。不管是通信领域还是其他领域,繁杂的数据都需要一种优异的处理算法或者机制来进行处理,本文通过把自适应共振理论(ART)和数据挖掘技术两者结合,形成一个自动化在线推荐系统,并对用于用户聚类的ART算法进行改进,提升了通信领域中推荐系统推荐的合理性与有效性。

平台运动精度对ART算法图像重建质量影响的模拟

采用计算机模拟物理过程并进行仿真试验,分析平台不同类型运动精度对CT成像图像质量的影响。结果表明,平台轴向运动精度和水平轴运动精度对图像的影响可采取在程序中进行系数修正的方式予以减小甚至消除。转动精度和重复率对成像造成的误差随着精度的大小而不同,难以预测。水平面倾角对成像影响随角度的变化而不同,与试件放置位置和密度分布有关,难以预测。

并行ART算法在曙光一号上的设计与实现

本文结合图像重建领域中典型的代数重建法（ＡＲＴ），探讨了多线程计算模型和应用程序多线程化的方法。并在曙光一号上具体实现了代数重建法的多线程化。

基于DSP的ART算法实现研究

针对通用处理器在实现ART算法时的各种限制,提出了基于高性能DSP-TMS320C6678的算法计算方案。该方案结合ART算法的原理,利用TL-XDS560V2硬件仿真器通过USB接口和标准的JTAG接口实现PC端和DSP的连接并使用SDRAM作为数据缓存,从而实现大量数据在两者之间精准快速的传输并在PC端显示验证结果。通过C语言编写DSP片内算法计算程序并对其进行优化以降低图像重建时间,最终实验以某发动机模拟件为实验对象,实验结果证实了方案的可行性。

ART算法的平均值法改进方案

二维断层成像中,代数重建(ART)算法面临的最大问题就在于计算量大、重建速度慢。针对这个劣势,提出了一种使用平均值法改进的ART算法,希望能更快地重建出质量较好的图像。该算法将每一次迭代过程的所有中间值记录下来,并求出其平均值,将此平均值作为下一次迭代的初始值。经过实验证明这种改进后的ART算法经过更少的迭代次数后就能达到较好的重建质量,且质量比传统算法还要好。

求解线性方程组的一种迭代方法──ART算法的一种改进

本文用Ｓｃｈｍｉｄｔ正交化方法对阻尼ＡＲＴ算法进行了改进，并以此为基础，通过与一种投影迭代法的结合给出一种求解线性方程组的迭代方法，同时指出即使线方程组不相容时，由此法所构造的向量序列将收敛于其Ｍｏｏｒｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ广义逆解。