基于稀疏处理的多能X射线分离成像

发布时间：2017-12-17 20:21

  本文关键词：基于稀疏处理的多能X射线分离成像

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【摘要】：利用独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)并结合多能X射线图像的丰富信息可以将二维X射线图像中重叠目标分离成像,但是海量的图像数量,以及高像素数的要求均会使内存占有量和计算速度面临挑战,因此本研究将压缩感知(Compressed Sensing,CS)与ICA相结合进行分离成像,以提高计算速度和分离成像性能。研究过程中,首先根据被拍摄物体的物质组成确定拍摄多能X射线图像数量,并选取CS技术中K均值奇异值分解(K-means SingularValue Decomposition,K-SVD)稀疏基将多能X射线图像进行稀疏表示,然后利用ICA将此稀疏表示进行盲源分离得到独立源,最后采用正交匹配追踪算法(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)将独立源进行重构实现分离成像。研究结果表明:采用ICACS技术比仅采用ICA进行目标分离成像的运行时间减少了46.14s(23.3%)、内存占有率降低了21%、重构图像峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)提高了2.665dB、边缘梯度提高了0.001、信息熵提高了0.09。
【作者单位】： 南京邮电大学光电工程学院;南京理工大学电子工程与光电技术学院;
【基金】：高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20133223120007) 江苏省自然科学基金(BK20140876)
【分类号】：TP391.41;O434.1
【正文快照】： 特点,本文在使用ICA进行多能X射线目标分离1　引　言成像的计算过程中引入了CS技术,将二者结合(记作ICACS)以达到降低计算时间、提高图像　　由于X射线可以透射物体,帮助人类探索物分离性能的目的。体的内部结构,自1895年由德国物理学家伦琴发现以来,已广泛应用于工业探伤、

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本文编号：1301442