简介：为了避免成像物体在核磁共振成像（magneticresonanceimaging,MRI）系统实际操作中的旋转难题,现提出一种基于径向基函数（radialbasisfunction,RBF）神经网络和微分进化（differentialevolution,DE）思想的磁共振电阻抗成像（magneticresonanceelectricalimpedancetomography,MREIT）算法.该算法只利用单方向磁感应强度,首先RBF神经网络对肺部仿真模型可行域电阻值和仿真计算磁场强度与真实电磁场强度之间的不匹配目标函数建立非线性模型,其次用微分进化算法寻找最优解.通过在二维、三维肺部仿真模型的仿真实验研究.结果表明,该算法在允许的误差范围内可以有效地对病变的肺部组织进行阻抗图像重构,统计结果与基于微分进化思想的MREIT算法相比,明显缩短了计算复杂度与计算时间.

简介：微分进化算法主要有三个随机参数：种群大小（NP）,缩放因子（F）,交叉因数（CR）.这些参数的取值对EIT图像重建效果的好坏起着重要的作用.但当前微分进化算法参数选择具有随机性,大多数的参数研究是通过标准测试函数进行,没有具体到特定的领域.针对这些问题,文章以头部EIT图像重建为例,在给定目标函数和终止条件的基础上,通过大量的仿真实验,分析了各个参数对图像重构结果的影响,并给出了这些参数的合理选取区间,从而为微分进化算法在EIT图像重建中的应用提供了有效的依据.

简介：提出了一种参数自适应的图像超分辨率重建方法.在基于稀疏表示的图像超分辨率重建的经典算法模型框架下,正则化参数可以根据每个图像补丁本身情况自适应地确定,从而克服了人为选择参数且所有补丁参数需一致的缺点,因此使图像重建效果得到提升.实验结果表明,我们所提方法在不同尺寸扩大因子和噪声环境下都优于人工确定参数的情形,三种评价指标均表明所提方法是有效的.

简介：在结构光三维测量系统中,由于投射光不均匀,待测物体自身反射率变化,环境照明引入光分布偏差,参考平面上的待测物体条纹光不均匀,偏离了理想光分布模型,产生了噪声,以致增加了三维重建的难度.为此,本研究提出一种新的算法,对采集的条纹图进行预处理,通过相移法提取相位,设置合适阈值,提取出待测物体的轮廓信息,能更加精确提取噪声区域,对噪声范围内的误差像素取其邻域的误差像素的灰度值均值替换该像素的数值.结果表明,本算法能很好地降低噪声带来的误差,降低了三维重建的难度,对处理后的相位图进行重建,其精度达到98.32%.