排序方式： 共有7条查询结果，搜索用时 31 毫秒
1
1.
本文阐述了用一种新型滤波函数进行CT图象局部重建的原理,并给出了这种重建的二次误差估计.本文选用一种新的滤波函数,它的旁瓣衰减很快,经证明在可能选取的滤波函数中,它的衰减是最快的.新滤波函数由于空域的迅速衰减性,因此具有良好的局部重建性质.同时保持该滤波函数的其它特性,能够有效地抑制噪声,补偿混迭效应,并缓解Gibbs效应.应用新滤波函数,忽略远离计算点的数据,从而直接用CBP实现图像局部重建.在计算机上对模拟和实测数据进行局部重建的实验结果表明本文建议的图像局部重建算法简便快速,重建图象Gibbs效应减小并与用全部数据的CBP重建图像比较仍具有较高的空间及密度分辨率. 相似文献
2.
目的:探讨螺旋CT五个辐射剂量测量点位(CTDI100)值之间的差异和相关性统计学关系,以及该机器的辐射稳定性。方法:通过辐射剂量计和辐射剂量模体对螺旋CT五个测量点位进行12次重复测定,对各个点位的测量结果计算其相对偏差,然后用单因素方差分析(One-Way ANOVA)方法分析各点位测量结果之间的显著性。结果:5个点位重复测量的相对标准差分别为0.33%(中心点)、0.73%(3点位)、0.32%(6点位)、1.00%(9点位)和0.32%(12点位);3点位和9点位的平均值接近,单因素方差分析无显著性差异;12点位和6点位的平均值与3点位平均值的相对偏差在0.5%以下。结论:测试螺旋CT辐射稳定性良好,测试机型3点位和9点位在CTDI100上测量等效。在非验收测试和状态测试场合CTDIP可以进行简化。 相似文献
3.
气候变化对青藏高原的水储量造成显著影响,严重威胁下游地区涉及10亿人口的水资源安全、水灾害防治和水生态保护。本研究集成多源卫星遥感(包括卫星重力、卫星测高、光学影像等)及相关反演融合算法和部分再分析数据,在前期工作基础上延长并生成了2000—2020年青藏高原各类水储量(湖泊、冰川、雪深和雪水当量、总水储量)变化数据,并分析其气候驱动机制。结果表明:① 2002—2020年间青藏高原外流区总水储量呈显著下降趋势(-10.90 Gt/a),主要由冰川质量损失主导;内流区总水储量呈显著上升趋势(6.40 Gt/a),其中湖泊水量扩张占主导。②青藏湖泊整体呈扩张趋势,并分为3个阶段:2000—2012年为平稳增长期(6.35 Gt/a),2012—2017年为相对稳定期(1.42 Gt/a),2017年后进入快速增长期(10.59 Gt/a);湖泊水量变化与降水量变化一致性较高。③藏东南地区的冰川呈快速消融趋势(-4.50 Gt /a),气温升高和降水年际波动是近年来该地区冰川后退的主要原因。④ 2016—2020年平均雪水当量较2001—2015年呈增加趋势,积雪变化主要受累积期平均气温和降水影响。 相似文献
4.
湖冰是对气候变化十分敏感的冰冻圈水文变量,起到调节区域气候和湖泊生态系统的作用,并作为一种自然资源服务于冰上生产生活。湖冰覆盖和湖冰厚度是研究湖冰过程的关键变量,目前大多数湖冰研究集中在湖冰覆盖领域,湖冰厚度领域由于缺乏实测资料和专门的遥感观测平台还存在诸多空白,大量缺资料地区湖冰厚度仍处于未知状态,亟待方法和数据上的突破与创新。本文综述了近20年国内外湖冰厚度遥感反演领域的进展,介绍了各类反演方法的原理机理及主要优缺点,其中被动微波遥感方法具有良好的时间分辨率但空间分辨率较粗,难以覆盖中小型湖泊;基于SAR影像的主动微波方法空间分辨率较高但物理机制复杂,可靠性有待进一步验证;基于测高雷达的主动微波方法观测时段较长,物理机制明确,易于拓展到无实测资料湖泊,但空间覆盖相对有限;热红外遥感方法时空分辨率较好,但容易受云和湖冰表面积雪的影响,反演精度和可靠性有待提升。在此基础上,本文分析湖冰厚度遥感反演领域面临的主要挑战和发展方向包括：（1）厘清湖冰表面积雪相关的物理过程;（2）实现大范围实测冰厚和遥感资料的集成;（3）实现多源遥感冰厚反演方法的交叉融合。 相似文献
5.
水资源监测是水资源管理的基础和支撑。随着中国最严格水资源管理制度的实施，从水量、水质、用水效率3方面的水资源管理开始向精细化和动态化管理转变。水资源要素具有时空变异大、通量变化快等特点，单独依靠地面监测手段难以开展大范围动态高效监测。目前中国水资源监测体系的建设，总体上以地面监测为主，还不具备水资源精细化和动态化管理需求的监测能力。随着卫星遥感等数据资源的不断丰富和陆面同化系统的不断发展，建立地面观测、卫星遥感和陆面同化系统三位一体的立体监测体系，探讨不同监测方式、多要素的协同监测机理、水资源监测要素的组织机制，对提升中国水资源监控能力具有参考价值。 相似文献
6.
目的:多排CT在轴扫条件下长杆电离室中心偏离X线束平面的距离对CTDIw测量精度的影响。方法:用满足IEC标准的头部体模(T6M164)和长杆电离室测量PhilipBrillianceiCT256在轴扫条件下不同偏移距离时测CTDIw,并分析对CTDIw偏差的因素。结果:在偏离距离在±1cm处,CTDIw的相对偏差在±5%以内;偏移距离在±3cm,相对偏差在-5%～15%之间;当偏移距离在±5cm时,CTDIw的测量偏差在40%～70%之间。结论:对CTDIw测量偏差影响较大的因素是偏移距离,而毫安秒和管电压对CTDIw测量偏差之间相关性低;毫安秒和管电压可能影响某个偏移距离处CTDIw测量偏差的区间范围;剂量在z轴上分布具有不对称性。 相似文献
7.
一种块迭代的快速代数重建算法 总被引：2，自引：2，他引：0
常用的计算机层析成像的重建算法可分为:变换重建法、代数重建法和其它算法几大类.变换重建算法中最为常用的为"卷积反投影”算法,该算法重建速度较快,重建效果较好.但该算法也存在一些不足,它通常要求完全的、等间隔的平行采样数据.在天文、物探、地震成像等领域采样数据通常是不完全的和非等间隔的.代数重建算法简单,适用于不同格式的采样数据,对不完全数据亦可重建图像.还可以结合一些先验知识进行求解.可应用于工业检测、物探成像、天文成像等领域.其缺点主要是计算量大,收敛速度慢,难以重建大的图像. 计算机层析成像的重建问题,可离散化为线性方程组AF=P的求解问题,其中P是被采集的投影数据向量,A是投影系数矩阵,F是图像基函数.假设有M个投影数据,且重建的图像有N×N像素,则A为M行、N×N列矩阵.即使重建较小的图像,系数矩阵也是很大的,需要M×N×N个浮点数.A为大型稀疏矩阵,其非零元的个数约为2×M×N个浮点数.因此,想用代数重建算法重建中等或大的图像,必须寻找一种快速的投影系数矩阵实时计算方法. 其次,代数重建算法中迭代的收敛速度也是要解决的主要难点.初值的选取对收敛速度影响是很大的.如果选取的初值与原物体的密度分布较接近,迭代就容易满足收敛条件.传统的代数重建算法中,初值常选为零和某种平均值.在每次循环中都对N×N个图像值,进行逐线或逐点迭代修正.因此,需要大量计算时间,且收敛速度甚慢. 本文提出一种基于分块迭代的快速代数重建算法,其基本思想是采用对图像逐级分块,通过迭代使图像逐步细化,最终逼近于重建的图像.算法的实现过程如下:1.将重建图像按不同级别分块;2.根据块的大小,抽取投影数据,实时计算投影系数矩阵的非零元;3.对给定级图像块赋值,根据投影系数矩阵的非零元和阀值确定对哪些图像块的值进行修正:4.对给定级的图像块经一次循环迭代修正后,判断前后两次的图像是否满足该级迭代结束条件,满足时进入下一级块的迭代;最后一级块迭代满足条件后,块迭代结束.在每一级块迭代过程中,我们设计了求解系数矩阵非零元的快速计算方法,使得所需的系数矩阵的非零元可实时计算,而不必存贮. 利用X射线工业CT实采数据,我们对块迭代代数重建算法的测试结果表明:该方法重建速度快,重建图像精度高、伪影轻,并有较高的密度分辨率和空间分辨率. 相似文献
1