本文關(guān)鍵詞：基于稀疏處理的多能X射線分離成像

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【摘要】：利用獨(dú)立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)并結(jié)合多能X射線圖像的豐富信息可以將二維X射線圖像中重疊目標(biāo)分離成像,但是海量的圖像數(shù)量,以及高像素?cái)?shù)的要求均會(huì)使內(nèi)存占有量和計(jì)算速度面臨挑戰(zhàn),因此本研究將壓縮感知(Compressed Sensing,CS)與ICA相結(jié)合進(jìn)行分離成像,以提高計(jì)算速度和分離成像性能。研究過(guò)程中,首先根據(jù)被拍攝物體的物質(zhì)組成確定拍攝多能X射線圖像數(shù)量,并選取CS技術(shù)中K均值奇異值分解(K-means SingularValue Decomposition,K-SVD)稀疏基將多能X射線圖像進(jìn)行稀疏表示,然后利用ICA將此稀疏表示進(jìn)行盲源分離得到獨(dú)立源,最后采用正交匹配追蹤算法(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)將獨(dú)立源進(jìn)行重構(gòu)實(shí)現(xiàn)分離成像。研究結(jié)果表明:采用ICACS技術(shù)比僅采用ICA進(jìn)行目標(biāo)分離成像的運(yùn)行時(shí)間減少了46.14s(23.3%)、內(nèi)存占有率降低了21%、重構(gòu)圖像峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)提高了2.665dB、邊緣梯度提高了0.001、信息熵提高了0.09。
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)光電工程學(xué)院;南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院;
【基金】：高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20133223120007) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK20140876)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;O434.1
【正文快照】： 特點(diǎn),本文在使用ICA進(jìn)行多能X射線目標(biāo)分離1　引　言成像的計(jì)算過(guò)程中引入了CS技術(shù),將二者結(jié)合(記作ICACS)以達(dá)到降低計(jì)算時(shí)間、提高圖像　　由于X射線可以透射物體,幫助人類(lèi)探索物分離性能的目的。體的內(nèi)部結(jié)構(gòu),自1895年由德國(guó)物理學(xué)家倫琴發(fā)現(xiàn)以來(lái),已廣泛應(yīng)用于工業(yè)探傷、

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 于海琦;劉真;張雷洪;吳光遠(yuǎn);田全慧;;樣本特征對(duì)光譜圖像重構(gòu)影響的研究[J];包裝工程;2014年13期

2 卞海溢;高萬(wàn)榮;張仙玲;陳朝良;;基于觀察矩陣的頻域光學(xué)相干層析成像圖像重構(gòu)算法[J];光學(xué)學(xué)報(bào);2014年02期

3 ;[J];;年期

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本文編號(hào)：1301442