【摘要】：工業(yè)CT(Computed Tomography)能夠在非接觸、不破壞的條件下利用待成像物體的投影反求其內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息,是最佳的無損檢測(cè)手段之一。受探測(cè)器面積等因素限制,實(shí)際CT系統(tǒng)的成像視野總是有限的,成像物體超出視野將導(dǎo)致投影數(shù)據(jù)產(chǎn)生截?cái)?從而出現(xiàn)局部成像問題。對(duì)于截?cái)嗟耐队皵?shù)據(jù),基于傳統(tǒng)圖像重建算法的CT圖像會(huì)產(chǎn)生截?cái)鄠斡?表現(xiàn)為均值漂移和成像視野邊緣處的高亮環(huán)狀偽影,給無損檢測(cè)的準(zhǔn)確性帶來挑戰(zhàn)。與傳統(tǒng)重建算法不同,局部重建算法從數(shù)學(xué)原理上研究重建問題,為局部成像提供高質(zhì)量的重建圖像。由于CT局部重建不僅需要準(zhǔn)確的空間幾何參數(shù)來抑制幾何偽影,而且還需要快速的計(jì)算速度來滿足實(shí)際應(yīng)用要求,所以幾何校正技術(shù)、局部圖像重建技術(shù)和局部重建的快速計(jì)算技術(shù)構(gòu)成了工業(yè)CT局部成像的三項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)�，F(xiàn)代電子裝備中包含大量扁平狀零部件(如印刷電路板、集成電路等),其在學(xué)術(shù)上稱為扁平物體。工業(yè)CT是扁平物體無損檢測(cè)的重要手段,但局部成像問題會(huì)影響檢測(cè)效率。由于扁平物體具有面積厚度比大的特點(diǎn),其局部成像也表現(xiàn)出一定特殊性,但目前還缺少相應(yīng)的研究成果。因此,研究扁平物體的局部成像技術(shù)不僅可以擴(kuò)展CT局部成像理論的適用性,而且能夠促進(jìn)工業(yè)CT在扁平物體無損檢測(cè)領(lǐng)域的推廣應(yīng)用。針對(duì)工業(yè)CT最實(shí)用的圓軌跡、半覆蓋和螺旋軌跡,本課題分別研究了每種成像軌跡中扁平物體局部成像的幾何校正算法、局部重建算法和局部重建的快速計(jì)算方法,取得的主要成果如下:1.針對(duì)圓軌跡CT的幾何校正,本文提出一種基于區(qū)間劃分的局部成像幾何自校正算法。幾何自校正算法具有節(jié)約硬件成本的優(yōu)點(diǎn),但難點(diǎn)在于高亮截?cái)鄠斡皶?huì)影響幾何偽影的度量。本文將引起幾何偽影的兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)分開校正,基于區(qū)間劃分的校正過程是:首先設(shè)定幾何參數(shù)的初始搜索區(qū)間并將其等分,然后選擇兩個(gè)端點(diǎn)對(duì)應(yīng)的重建圖像相似度最大的區(qū)間再次等分,直到區(qū)間長(zhǎng)度小于終止條件。在校正過程中,本文采用DHB(Derivation Hilbert Back-projection)算法抑制高亮截?cái)鄠斡�。為加快校正速�?每次圖像重建僅計(jì)算二維切片。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文算法能夠較好地抑制局部重建圖像中的幾何偽影,且具有校正速度快的優(yōu)點(diǎn)。2.針對(duì)圓軌跡CT中扁平物體的局部重建,本文根據(jù)扁平物體的特點(diǎn)提出一種LRPOC(Local Reconstruction of Planar Object in Circular CT)方法。LRPOC方法依據(jù)扁平物體的厚度d與成像視野半徑r和空間分辨率δ的關(guān)系,將扁平物體的局部重建分為兩種情況:當(dāng)d2*sqrt[r2-(r-δ)2]時(shí),通過扁平物體的縱向PI線的兩個(gè)端點(diǎn)均在物體外部,因此可以采用BPF算法實(shí)現(xiàn)精確重建;當(dāng)d≥2*sqrt[r2-(r-δ)2]時(shí),首先采用BPF算法重建兩個(gè)端點(diǎn)均位于物體外部的縱向PI線,然后以此為先驗(yàn)信息,通過POCS算法迭代重建覆蓋扁平物體的橫向PI線來實(shí)現(xiàn)精確重建。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:LRPOC方法能顯著降低扁平物體局部重建圖像中的截?cái)鄠斡?提高局部重建圖像質(zhì)量。3.針對(duì)半覆蓋ct的幾何校正,本文提出一種基于雙橢圓參數(shù)的幾何校正算法。半覆蓋ct通過橫向視野擴(kuò)展來提高局部成像的效率,但幾何校正模體中標(biāo)記物的投影軌跡只有半個(gè)橢圓,導(dǎo)致現(xiàn)有的離線幾何校正方法失效。本文以兩個(gè)小球作為標(biāo)記物,首先采用最小二乘算法分別對(duì)標(biāo)記物的投影質(zhì)心進(jìn)行橢圓擬合得到兩組橢圓參數(shù);然后基于這兩組橢圓參數(shù)計(jì)算探測(cè)器的旋轉(zhuǎn)角;接下來,對(duì)去除探測(cè)器旋轉(zhuǎn)角影響的質(zhì)心坐標(biāo)再次進(jìn)行橢圓擬合,并以此橢圓參數(shù)計(jì)算剩余的幾何參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文算法計(jì)算的幾何參數(shù)精度非常高,能夠較好地抑制半覆蓋ct重建圖像中的幾何偽影,改善成像質(zhì)量。4.針對(duì)半覆蓋ct中扁平物體的局部重建,本文根據(jù)扁平物體的特點(diǎn)提出一種fhc-bpf(fasthalf-coveredback-projectionfiltration)算法�；趐i線的hc-bpf算法可以實(shí)現(xiàn)半覆蓋ct的精確局部重建,但不足是pi線的積分區(qū)間不一致導(dǎo)致算法的通信和計(jì)算消耗非常大。fhc-bpf算法根據(jù)扁平物體厚度d與ct掃描半徑r和投影角度采樣數(shù)np的關(guān)系,首先證明當(dāng)d2rsin(2π/np)時(shí),所有pi線積分區(qū)間的一端均相同;然后對(duì)積分區(qū)間的另一端進(jìn)行放大,使得通過扁平物體的所有pi線的積分區(qū)間完全一致,從而降低了算法的通信和計(jì)算消耗。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:基于fhc-bpf算法和hc-bpf算法的重建圖像質(zhì)量相當(dāng),但fhc-bpf算法的計(jì)算效率更高。5.針對(duì)螺旋ct的幾何校正,本文提出一種基于升降軸分段與參數(shù)內(nèi)插的幾何校正算法。螺旋ct通過縱向成像視野擴(kuò)展來提高局部成像的效率,但幾何校正的難點(diǎn)在于需要計(jì)算每個(gè)投影的幾何參數(shù)。本文首先分析了沿升降軸分段的合理性,給出了分段長(zhǎng)度的確定方法;然后以兩個(gè)小球作為標(biāo)記物,在每個(gè)子段的兩個(gè)端點(diǎn)處分別基于雙橢圓參數(shù)法計(jì)算得到兩組幾何參數(shù);最后,通過這兩組幾何參數(shù)內(nèi)插子段內(nèi)部每個(gè)投影對(duì)應(yīng)的幾何參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文算法能夠較好地實(shí)現(xiàn)螺旋ct的幾何校正,顯著降低重建圖像中的幾何偽影。6.針對(duì)螺旋ct中扁平物體的局部重建,本文提出一種h-dhb(helicalderivationhilbertback-projection)近似重建算法�；趐i線的螺旋ct精確局部重建算法復(fù)雜度非常高,因此近似算法在實(shí)際應(yīng)用中更受歡迎。dhb算法采用一階導(dǎo)數(shù)和hilbert變換替換fdk算法中的斜坡濾波函數(shù),不僅可以抑制高亮截?cái)鄠斡?而且具有計(jì)算效率高的優(yōu)點(diǎn)。本文借鑒h-fdk算法原理,將dhb算法推廣到螺旋ct局部重建,推導(dǎo)得到h-dhb算法公式。仿真和實(shí)際數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:h-dhb算法與h-fdk算法具有相當(dāng)?shù)挠?jì)算效率,但基于h-dhb算法的局部重建圖像質(zhì)量更高;與螺旋ct近似局部重建的lora算法相比,h-dhb算法的計(jì)算速度更快。7.針對(duì)上述三種成像軌跡中扁平物體局部重建的計(jì)算問題,本文通過最小化重建數(shù)據(jù)量和并行計(jì)算來提高計(jì)算速度。為最小化重建數(shù)據(jù)量,本文提出一種簡(jiǎn)便的最小重建區(qū)域計(jì)算方法。反投影是重建算法中最耗時(shí)的環(huán)節(jié),針對(duì)其并行計(jì)算的最優(yōu)配置參數(shù)需要人工調(diào)節(jié)的不足,本文建立以配置參數(shù)為變量、以反投影時(shí)間為目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)化模型,并通過遺傳算法來計(jì)算最優(yōu)的配置參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文算法能顯著減少扁平物體的重建數(shù)據(jù)量,且可以較少的迭代次數(shù)自適應(yīng)地搜索反投影并行計(jì)算的最優(yōu)配置參數(shù),經(jīng)RabbitCT平臺(tái)測(cè)試的反投影時(shí)間小于1秒。
【學(xué)位授予單位】：解放軍信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2767240