基于辐射图像形状识别的特征曲线控制点表达研究

基于形状的物体识别是X射线检测技术的一个分支。描述形状的重要特征是物体的轮廓曲线,为了提高识别效率,通常使用控制点表达轮廓。文章主要研究了从单一物体的辐射图像中提取轮廓的特征曲线,进一步使用非参数化的方法提取控制点并进行优化。实验表明,一定数量的控制点能够有效地表达特征曲线。     

彩色X射线成像技术新进展

X射线被发现的一个多世纪以来,在医学诊断、无损检测和安全检查等领域都发挥了不可替代的作用。随着技术的进步,X射线成像与传统摄影技术的发展过程一样,也在经历从"黑白"到"色彩"的变革。近些年具有能量响应的光子计数探测器开始用于X射线成像中,有力推动了这一变革。与传统的电荷积分式探测器不同,它可以获得不同能量区域内的光子计数,并将能谱信息融入到X射线图像中,因此可以得到"真彩色"X射线图像,使得检测更加直观准确,同时可以获得物质成分等信息。CERN等许多研究机构都在此领域开展了深入的研究,并诞生了许多新的成果。在乳腺成像、材料识别等领域,该技术已经得到了初步应用。本文介绍了彩色X射线成像和光子计数探测器的原理,光子计数探测器目前的发展,国际上彩色X射线成像技术的最新情况和其技术优势,并对该技术的未来进行了展望。     

综述:光子计数X射线探测器的能量标定方法

光子计数探测器具有能量分辨能力,在小动物成像、医学成像以及粒子物理等多个研究领域有广泛的应用。光子计数探测器一般工作在光子计数模式,用于测量高于阈值能量的光子数。这种工作模式的探测器常用阈值扫描来测量射线源的能谱,这也是能量标定实验的第一步。除了光子计数模式,基于Timepix的光子计数探测器还可以工作在TOT模式。探测器在TOT模式下可以直接测量入射粒子的能量,从而更方便地得到测量能谱。本文中,作者讨论了光子计数模式和TOT模式下探测器的能量标定方法,详细分析了使用不同射线源的标定实验,结果表明大部分情况下X射线荧光是更合适的射线源。     

基于新型重建算法的低剂量CT成像技术

近年来,低剂量CT已成为研究热点。本文针对螺旋CT和平板CT成像模式介绍目前低剂量CT图像重建领域的一些主要的技术路线和方法,重点对目前流行的几种低剂量CT重建方法进行分析和概括,包括基于PI线重建和内重建的局部成像方法、基于压缩感知理论的稀疏采样成像方法和基于新型统计迭代的低剂量成像方法;并对低电流CT扫描及基于噪声模型的统计迭代技术以及低剂量CT的临床应用现状进行回顾与展望。     

由CT三维数据重建物体曲面剖面技术研究

用X-CT设备对被检测物体扫描后获得了一系列的二维图像,然后通过计算机图形图像学中的可视化技术从这些二维图像中重建出物体内部的三维结构。这正成为无损检测中一项重要的技术。而重建被检测物体的任意剖面的技术正是三维可视化技术的重要组成部分。本文在总结以前绘制物体任意剖面的众多方法基础上,对其中主要两种任意剖面方法进行深入探讨和比较研究,针对绘制曲面剖面的重采样困难,并结合基于体元的剖面直接生成方法的内在特点,在不影响剖面图像质量的前提下,提出了绘制曲面剖面的近似方法,而且使用数据预处理技术对其算法进行改进,大大提高了运算速度,达到实时绘制的要求。这改进的方法不仅能够绘制任意平面剖面,而且能够绘制包括球面等曲面剖面,因而它具有良好的扩展性和广阔的应用前景。     

一种快速实现X辐射图像分离的方法

通过改变入射的Ｘ射线能谱,从而得到物体内部不同密度成分的分布图像的方法。是Ｘ辐射成像领域的一个重要课题,本文提出了一种新的图像分离方法,即通过影响灰度进行密度分布图像重建,从本质上对这种算法进行了探讨,证明了这种算法的可行性,并且进行了两种成分的图像分离实验,取得了较好的结果,这种方法的突出特点是减少了运算量和运算时间,可以快速实现图象分离,有一定的实用性。     

一种实用的基于GPU的Katsevich算法的实现

Katseivch算法是精确地解决锥束螺旋CT“长物体”问题的滤波反投影（FBP）形式的CT重建算法,不过它依然是非常耗时的,实际应用中必须考虑如何加速的问题。本文给出了一个使用通用显卡（GPU）对该算法进行并行加速的方法。同已有的方法相比较,几乎所有的计算都在GPU上完成,并且重建时所使用的积分范围是由PI线决定的,并且给出了算法所需要的精确地显存大小,10次数也被最大可能地降低。本文使用了标准数值模型对方法的速度、准确性和稳定性进行了验证。     

用于高能射线透视成像的大型图像对比度增强算法

对于采用高能X射线获得的大型透视图像而言,图像值域范围过宽和局部图像反差较小是其特点。如何处理得到整体清晰同时细节突出的透视图像是一个技术难点。针对这一难点,本文提出了一种全局自适应均衡与局部动态放大相结合的对比度增强算法,该算法能有效提高高能射线透视图像的整体对比度并同时突出细节。这种新的算法能在灰度值范围分布较广的情况下实现局部不同增强倍数的要求,达到细节对比度增强和全局清晰的效果。由于增强倍数可以局部动态调整,使得这种改进可以适合各种对比度增强的要求。在实际的应用中,对于其他成像技术的处理也有很好的参考价值。