三维医学图像的混合噪声去除方法

针对医学图像在采集传输等过程中易受噪声污染,且目前多数去噪方法对混合噪声去噪效果不好,影响三维重构精度的问题,提出了基于自适应三维分数阶积分和中值滤波结合的混合噪声去除方法。首先介绍了几种传统方法在去除混合噪声中的不足,然后基于三维图像梯度信息提出了三维分数阶积分的自适应分数阶阶数,利用分数阶积分和中值滤波的各自优点,将两者结合对混合噪声去噪,并提出了基于混合去噪的边缘曲面追踪算法。实验结果和数据分析表明,提出的混合去噪方法能够从噪声污染的医学图像切片中追踪出高精度边缘曲面,与传统去噪方法相比,具有更好的去噪效果。

基于三维分数阶微分增强的边缘曲面重构算法

提出一种基于三维分数阶微分增强的三维边缘曲面重构算法,可重构出更多的三维不规则目标的细节结构信息,克服了原边缘曲面重构算法重构细节信息不充分的缺点.根据分数阶微分傅里叶变换的可分离性原理,将二维分数阶微分算子推广至三维并推导出三维分数阶离散滤波模板,利用三维分数阶微分对图像具有非线性增强作用的特性,对三维切片数据场进行三维分数阶微分增强.与传统三维边缘曲面重构算法相比,经过三维分数阶微分增强且采用分数阶梯度追踪细节改进的重构算法,能够重构出更丰富的三维目标细节结构信息.算法运用于神经元细胞的共焦显微图像中三维不规则目标的边缘曲面重构,实验结果验证了该算法的正确性和高效性,可推广应用至生物医学领域的三维可视化研究.

基于自适应三维分数阶积分的医学图像去噪算法

针对医学图像在采集传输等过程中易受噪声污染,影响三维重建精度的问题,提出了基于自适应三维分数阶积分的去噪算法,并应用于医学图像三维边缘曲面追踪算法。由于分数阶积分具有在遏制高频信号的同时非线性保留低频信号的特性,所以在去除高频噪声的同时能较好地保留图像原有细节信息。利用分数阶积分的优良去噪特性,提出基于三维图像梯度信息的自适应三维分数阶积分,加入至三维边缘曲面追踪算法,克服了传统边缘曲面追踪算法中Laplacian算子对噪声敏感的不足。实验结果和数据分析表明,提出的自适应去噪算法能够从噪声污染的医学图像切片中追踪出高精度的边缘曲面;与固定阶次三维分数阶积分算法相比,具有更好的去噪效果。

USB总线在测量系统中的应用

一个测量系统常含有两种总线：内部总线和外部总线。内部总线即模块化仪器总线，如PXI、PXI Express、VXI、PCI、PCI Express等。外部总线是在仪器之间通信的串行总线，如GPIB（字节串行）、USB、Ethernet／LXI、RS-232、IEEE1394等。内部、外部总线各有各的特点，不同总线的带宽和延迟特性见图1。用户通常利用不同总线技术的优势构成各种“混合系统”，来满足特定的自动化测试需要。由图可知，USB是一种带宽宽和延迟少的外部串行总线。而且，它具有不打开主机机箱即可在外部接入系统的即插即用特性。本文主要介绍这种总线和它在测量系统中的应用。

高性能显卡设计中的峰值电流控制技术

专用显卡芯片(GPU)转换到高性能工作模式时,电流和功耗剧增,可能引起电源过流保护、GPU异常甚至死机等问题。本文详细分析其原因,并提出了一种峰值电流控制机制。通过测量电路关键波形,表明了峰值电流控制机制在高端显卡设计中的应用可能性。