【精品】PPT课件 基于频域配准的超分辨率图像重建技术
医学图像重建PPT课件
一 图像重建概述
不同密度体对射 线的吸收不同
对射线吸收相同的 物体，密度分布不 一定相同
入射线
高密度体
少透射
入射线
低密度体
多透射
入射线
6ห้องสมุดไป่ตู้
222
入射线
6
141
等强度射线穿透不同组织的情况
投影重建时需要一系列投影才能重建图像。
一 图像重建概述
➢ 分类：
➢ 根据被用于图像重建的数据获取方式不同，可以分为透射 断层成像、发射断层成像和反射断层成像。
插值法：
▪ （一）基于图像灰度值的插值方法,如最邻近法、线性插值、样条插值等 ,它是在原始灰度断层图像序列中,补充若干“缺少”的切片,这些插值方 法插值精度不高,产生的新断面通常会出现边缘模糊,由此重建出的三维 真实感图像表面会产生伪像,当断层间距较大时这一点尤其明显. 造成这 种情况的主要原因是这些方法没有考虑到物体几何形状的变化.
二 医学CT三维图像重建
➢ 投影切片定理给出了图像在空间域上对X轴的投影与 在频率域u轴的切片之间的关系。
➢ 如果投影并非是对X轴进行，而是对与空间域的X 轴成 任意的角度θ的方向进行投影，是否频率域上存在与u 轴成相同的θ角度方向上的中心切片与之相等？
➢ 回答是肯定的，二维傅里叶变换的旋转定理。
3) 为了增强三维逼真效果，突出显示不同组织的边界面，可以采样表面 并进行明暗计算。
➢ 根据成像所采用的射线波长不同，可以分为X射线成像、 超声成像、微波成像、激光共焦成像等。
二 医学CT三维图像重建
（1）现实意义
在医疗诊断中,观察病人的一组二维CT 断层图像是医生诊断病情的常 规方式. 现有的医用X 射线CT 装置得到的序列断层图像,虽能反映断层内 的组织信息,但无法直接得到三维空间内组织的形貌(如肺部肿瘤的表面 纹理) 和组织间相互关联的情况,而临床上组织形貌对组织定征(如肿瘤的 恶性或良性判断) 却是十分重要的. 仅靠CT 断层图像信息,要准确地确定 病变体的空间位置、大小、几何形状以及与周围组织之间的空间关系,是 十分困难的.因此迫切需要一种行之有效的工具来完成对人体器官、软组 织和病变体的三维重建和三维显示. CT 三维重建技术就是辅助医生对病 变体和周围组织进行分析和显示的有效工具,它极大地提高了医疗诊断的 准确性和科学性。
超分辨率图像重建算法研究
超分辨率图像重建算法研究一、引言随着科技的不断发展，人们对图像的质量要求也越来越高。
然而，受到传感器、设备等自身限制等因素的影响，很多图像都存在分辨率低的问题，这就需要利用超分辨率图像重建算法对图像进行提高。
超分辨率图像重建算法是通过对低分辨率图像进行一系列的变换，从而得到更高分辨率的图像。
本文就超分辨率图像重建算法展开研究和讨论。
二、超分辨率图像重建算法的类型超分辨率图像重建算法主要有三种类型：插值算法、基于频域的算法和基于学习的算法。
1. 插值算法插值算法是一种较为简单的超分辨率图像重建算法，主要模拟了图像在更高分辨率下的细节和纹理。
插值算法将低分辨率图像进行插值，得到更高分辨率的图像。
常见的插值算法有双线性插值、双三次插值等。
虽然插值算法实现简单，但是图像质量不够理想，会出现锐度不够、细节丢失等问题。
2. 基于频域的算法基于频域的算法依赖于傅里叶变换的性质。
通过低分辨率图像的傅里叶变换，可以得到表示高分辨率图像的高频成分，然后通过反傅里叶变换得到目标高分辨率图像。
基于频域的算法相对于插值算法，能够更好地保留图像的细节和纹理。
常见的基于频域的算法有Laplacian金字塔算法、基于边缘的算法等。
但是，基于频域的算法也存在着长时间计算、容易产生噪声等问题。
3. 基于学习的算法基于学习的算法是一种基于机器学习的算法，超分辨率图像重建算法也是其应用之一。
基于学习的算法通过学习训练集中的图像，并利用统计方法和优化模型，使得重建图像更加真实、精细。
相对于前两种算法，基于学习的算法计算速度更快，而且图像质量更好。
当前，基于深度学习结构的算法深受瞩目。
三、深度学习算法在超分辨率重建中的应用深度学习算法是一种基于神经网络结构的学习算法。
在超分辨率图像重建中，深度学习算法也发挥了重要作用。
近年来，基于深度学习的算法不断涌现，如SRCNN（超分辨率卷积神经网络）、FSRCNN（快速超分辨率卷积神经网络）、ESPCN（超分辨率卷积神经网络等）。
《图像重建》课件
利用支持向量机的分类和回归功能，对图像进行特征提取和分类，实现图像的重建和识别。
其他方法
稀疏表示方法
利用稀疏表示理论，通过稀疏基函数对 图像进行表示和压缩，实现图像的重建 和去噪。
VS
插值方法
利用插值算法对图像进行放大、缩小、旋 转等变换，实现图像的重建和修复。
03
图像重建算法
反投影算法
01
反投影算法是一种简单的图像重建算法，其基本思想
是将投影数据反向投影到图像平面上，以重建图像。
02
该算法简单、易于实现，但重建图像的质量较差，容
易出现模糊、失真等现象。
03
适用于对图像质量要求不高的场合，如初步的医学影
像分析等。
滤波反投影算法
滤波反投影算法是在反投影算法 的基础上，通过在投影数据上应 用滤波器来提高重建图像的质量
角色建模、场景渲染等方面，提高游戏的视觉效果和沉浸感。
THANKS
未来发展方向
深度学习与人工智能
随着深度学习和人工智能技术的不断 发展，未来可以通过更先进的算法和 模型实现更高质量的图像重建。
实时图像重建
将不同模态的数据融合到图像重建中 ，可以提高重建结果的准确性和丰富 性。
数据驱动方法
利用大量数据进行训练和优化，可以 进一步提高图像重建的准确性和效率 。
多模态融合
基于梯度域的方法
全变分方法
利用图像的全变分信息，通过梯度下降法等优化算法，对图像进行去噪、增强、修复等处理。
拉普拉斯金字塔方法
利用拉普拉斯金字塔的多尺度、多方向性等特性，对图像进行分解和重构，实现图像的放大、去噪、增强等功能 。
基于学习的方法
深度学习方法
图像增强技术-PPT文档资料
设有一幅N×N的图像f(x,y)，若平滑图像为 g(x,y),则有
g(x,y)1 f(i,j)
M i,j s
(4.21)
式中x,y=0,1,…,N-1； s为（x,y）邻域内像素坐标的集合； M表示集合s内像素的总数。 可见邻域平均法就是将当前像素邻域内各像 素的灰度平均值作为其输出值的去噪方法。
通过细心调整折线拐点的位置及控制分段直 线的斜率，可对任一灰度区间进行拉伸或压缩。
获取变换函数的方法之一
固定函数：指数函数、正弦函数、分段直线、
对数函数，如显示傅立叶的s =clog(1+|r|)
255
255
216
142
23
0
0
灰度切割
❖ 应用：
增强特征（卫星图象中大量的水） 增强X射线图象中的缺陷
乘以系数255/max;
加法运用的例子：图象平均处理
空间滤波基础
在待处理的图象中逐点移动模板 R=w(-1,-1)f(x-1,y-1)+
w(-1,0)f(x-1,y)+ w(-1,1)f(x-1,y+1)+ w(0,-1)f(x,y-1)+ w(0,0)f(x,y)+ w(0,1)f(x,y+1)+ w(1,-1)f(x+1,y-1)+ w(1,0)f(x+1,y)+ w(1,1)f(x+1,y+1)
图象反转
适用于增强嵌入于图象暗色区域的白色或者灰 色细节，特别是黑色面积占主导地位的时候
对数变换
❖ s = c log(1+r) ❖ 压缩图象灰度的动态范围 ❖ 典型运用是傅立叶谱的显示
❖ 大于1 ❖ 小于1 ❖ 等于1
数字图像处理 第7章频域图像增强处理.ppt
理想高通滤波器的定义 一个二维的理想高通过滤器（ILPF）的转换函数 满足（是一个分段函数）
0 H (u, v) 1
D(u, v) D0 D(u, v) D0
其中：D0 为截止频率
D(u,v)为距离函数 D(u,v)=(u2+v2)1/2
第七章 频域处理
理想高通滤波器的示意图
– 被钝化的图像被一种非常严重的振铃现象—— 理想低通滤波器的一种特性所影响。
第七章 频域处理
振铃（ring）现象
由传递函数H(u,v)的性质所决定。
) G(x, y) H (u,v)F(u,v) g(x, y) h(x, y) f (x, y)
H(u,v)
H (u,v) h(x, y)
前处理
DFT
滤波函数
DFT-1
f(x,y)
F(u,v) H(u,v) F(u,v) H(u,v)
后处理 g(x,y)
第七章 频域处理
举例：
0 (u,v) (M / 2, N / 2)
H (u,v) 1
其它
第七章 频域处理
7.6.2 平滑的频域滤波器（低通滤波） （1）频域低通滤波的基本思想
第七章 频域处理
BLPF中的振铃效应，阶数分别为1，2，5，20
第七章 频域处理
（4）高斯低通滤波器 (Gauss Lowpass Filter) Gauss低通滤波器（GLPF）的定义
Gauss低通滤波器的变换函数如下：
H (u, v) eD2 (u,v)/ 2D02
第七章 频域处理
h(x,y)
1 0 D0 D(u,v)
0 1/(2D0)
第七章 频域处理
基于超分辨率技术的医学图像重建研究
基于超分辨率技术的医学图像重建研究近年来，随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也展现出了越来越强大的能力。
在医学领域，图像处理技术的应用也越来越广泛，为医生提供更加精细和准确的影像数据，为医学诊断提供了重要的支持。
医学图像重建是一种基于图像处理技术的分辨率提高方法，可以将低分辨率的影像数据转化为高分辨率的影像数据，从而提升影像信息的精度和准确性。
在传统的医学图像重建方法中，最常用的是插值算法，其基本思想是将图像像素点进行简单的复制或平均处理。
但是，这种方法存在着许多缺陷，如图像边缘信息模糊，图像细节丢失等问题。
为了克服这些问题，研究人员开始运用超分辨率技术进行医学图像重建。
超分辨率技术是一种特殊的图像重建方法，能够通过对低分辨率图像进行高质量插值，从而获得高分辨率图像。
这种技术相对于传统的插值算法来说，具有更高的精度和更大的应用范围，已经在医学影像领域得到了广泛的应用。
目前，超分辨率技术在医学图像重建中有两种主要应用方式：基于传统超分辨率技术的方法和基于机器学习的方法。
对于基于传统超分辨率技术的方法，其主要包括插值法、子像素对准法、基于小波的方法等。
虽然这些方法在一定程度上可以提高图像分辨率，但仍然存在图像细节丢失、处理时间长等缺陷。
相对于传统超分辨率技术，基于机器学习的方法在医学图像重建中有着更加广泛的应用。
这种方法弥补了传统算法对于图像特征的缺乏的不足之处，通过使用深度学习网络模型，可以从低分辨率的影像数据中提取出更加细节化和特征化的信息。
同时，这种方法在处理速度上也相对传统方法要快很多。
近年来，基于机器学习的超分辨率技术在医学图像重建领域得到了广泛的关注和研究。
其中，常用的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、生成对抗网络(GAN)和变分自动编码器(VAE)等。
这些模型在医学图像重建中的应用已经取得了一系列重要成果。
例如，在乳腺X线摄影中，研究人员使用深度学习模型对低分辨率图像进行重建，使得图像的特征更加突出，有助于医生在肿块识别中提高精度。
最新(图像增强技术)第六章基于Contourlet变换的人脸图像超分辨率研究ppt课件
供了一个框架界为1的紧框架。 (3) Contourlet变换的冗余率小于4/3。 (4) 使用FIR滤波器,N像素图像的Contourlet变换的计算复
杂度为O(N)。 (5) 假定在LP金字塔的第j层应用lj级DFB,则图像的离散
图6-3为k层结构方向滤波器组的多通道表示。 Bamberger 和Smith提出方向滤波器组(DFB)。 它能够对图像进行方向分 解,同时具有很好的重构性。 但是,该DFB结构必须遵循一种 复杂的树形展开规则才能获得较为理想的频率分割。
图6-3 k层结构方向滤波器的多通道表示
第六章 基于Contourlet变换的人脸图像超分辨率研究
因此,M.N.Do.提出了一个新的DFB,并应用于Contourlet变 换。 该DFB是基于梅花滤波器组(Quincunx Filter Bank, QFB) 的扇形滤波器,它可以不用对输入图像进行调节,并且有一个简 单的展开分解树的规则。 实现DFB的锲形频率切分可以通过 QFB的扇形方向频率切分滤波器与二次取样的“旋转”的适 当组合来实现。 这样大大简化了DFB的结构。 由于合成部分 与分解部分是严格对称的,因此下面只介绍分解部分。
第六章 基于Contourlet变换的人脸图像超分辨率研究
图6-6 Contourlet变换流程图
第六章 基于Co1.2 Contourlet变换的特性分析 Contourlet变换主要具有如下特征： (1) 如果LP和DFB都采用完全重构滤波器,则Contourlet变
第六章 基于Contourlet变换的人脸图像超分辨率研究
为了获得四个方向的频率分割,DFB的前两层分解如图6-4 所示,其中Q0和Q1分别为第1层、 第2层的抽样矩阵。 根据 Noble恒等式,可将图6-4中第2层的滤波器与抽样矩阵Q0相互 交换。 扇形滤波器被等效为具有象限频率响应的象限滤波器, 再与第1层的扇形滤波器相结合,就会得到四个方向的子带分 割,如图6-5所示。 为了实现更理想的频率分割,在DFB结构的 第3层分解中,将QFB和“旋转”算子相结合。 使用“旋转” 算子对频率子带进行重新排序,从而实现Contourlet结构中DFB 的二维频率平面的理想分割。
最新图像超分辨率重建文献综述(资料)教学讲义ppt
xma p arm gxa [P xx|ry)(]
使用条件概率对上式进行变形、取负对数并舍弃常数项，可得
x m a a pm rx g [ l io x Py g |r x ) (lo Px g )r](
其 常中采，用P的r (MxR)F模高型分使辨图像率的图局像部的在先光验滑模性型和可边以缘由保图持像上的同先时验获知得识了确比定较，好通
基于重建的方法
基于学习的方法
武汉学图像处理与智能系统
实验室
武汉大学图像处理与智能系统实验室
9
基于重建的方法
频域方法 非均匀插值法 迭代方向投影(IBP) 凸集投影(POCS)法 基于概率的方法 正则化方法 自适应滤波方法 盲超分辨率重建
武汉学图像处理与智能系统
实验室
武汉大学图像处理与智能系统实验室
15
凸集映射
符合条件1 所有可能重 构结果集合
凸集
符合条件2 所有可能重 构结果集合
符合条件3 所有可能重 构结果集合
重构结果落在符 合各个条件的集
合交集
凸集对应的映射算子
武汉学图像处理与智能系统
实验室
武汉大学图像处理与智能系统实验室
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基于概率的方法
包括最大后验概率估计法(MAP)和最大似然估计法(ML) Schultz和Stevenson（1994）提出的MAP方法是典型的概率论方法，他们
的效果，条件概率密度 Pr(y| x) 则由系统的噪声统计量确定
MAP方法的优点在于有惟一解，如果有合理的先验假设可以获得非常好 的图像边缘效果。但是其显著的缺点就在于计算量相对比较大。
武汉学图像处理与智能系统
频率域图像增强处理PPT
∑ ∑ f (m, n)h( x m, y n)
1. 取函数h(m,n)关于原点的镜像，得到h(-m,-n) 2. 对某个(x,y),使h(-m,-n)移动相应的距离，得到h(x-m,y-n) 3. 对积函数f(m,n)h(x-m,y-n)在(m,n)的取值范围内求和 4. 位移是整数增量，对所有的(x,y)重复上面的过程，直到两个函数：f(m,n)和 h(x-m,y-n)不再有重叠的部分。 傅立叶变换是空域和频域的桥梁，关于两个域滤波的傅立叶变换对：
冲激（脉冲）函数及筛选属性：
冲激函数的傅立叶变换：
1 F (u , v) = MN
筛选属性：
∑∑ δ ( x, y)e j 2π (ux / M +vy / N ) =
x =0 y =0
M
N
1 MN
∑∑ f ( x, y) Aδ ( x x , y y ) = Af ( x , y )
x=0 y =0 M N 0 0 0 0
信息与物理工程学院 中南大学
2. Butterworth低通滤波器(BLPF)
通常在H(u, v)=0.5时的D(u, v)=D0规定为截止频率(见第一个公式)。当阶数为1 时没有“振铃”现象，为2时较轻微，大于2时较严重。
变化着的频率是最基本的感觉之一，我们四周无时不被变化着 色彩的光、变化着音调的声音等在周期变化的现象包围着。
f ( x, y ) h( x, y ) F (u , v) H (u , v); f ( x, y )h( x, y ) F (u , v) H (u , v)
变化着的频率是最基本的感觉之一，我们四周无时不被变化着 色彩的光、变化着音调的声音等在周期变化的现象包围着。
信息与物理工程学院 中南大学
《医学图像重建》课件
04
医学图像重建面临的挑战 与解决方案
数据获取与处理
数据来源多样性
医学图像数据来源广泛，包括CT、MRI、X光等设备产生的图像，每种设备产生的图像 特点不同，需要针对不同设备进行数据预处理和格式转换。
数据质量不均
由于设备性能、操作人员技能等因素，医学图像数据的质量存在差异，需要进行数据清 洗和增强，以提高重建精度。
05
医学图像重建的未来展望
人工智能与医学图像重建的结合
人工智能技术，如深度学习，已被广 泛应用于医学图像重建中，通过训练 深度学习模型，可以从原始医学图像 中提取特征并进行重建。
人工智能与医学图像重建的结合将进 一步提高重建精度和效率，为医生提 供更准确、更直观的医学影像信息， 有助于疾病的诊断和治疗。
VS
详细描述
基于深度学习的方法是一种新兴的图像重 建技术，通过利用深度学习算法对图像进 行自动学习和特征提取，从而得到重建的 图像。常见的深度学习算法包括卷积神经 网络（CNN）、生成对抗网络（GAN） 等。该方法在处理复杂的图像重建问题时 具有较高的准确性和鲁棒性。
03
医学图像重建的应用
医学影像诊断
多模态医学图像重建
多模态医学图像重建是指将不同模态 的医学图像进行融合，以获得更全面 、更准确的重建结果。
随着医学影像技术的发展，多模态医 学图像重建将成为未来研究的热点， 为医生提供更丰富的疾病信息，提高 诊断的准确性和可靠性。
医学图像重建在临床实践中的应用前景
医学图像重建技术在临床实践中具有广泛的应用前景，如放射影像、核磁共振、 超声成像等。
降低医疗成本
通过减少重复检查和缩短诊断时间，医学图像重建可以降低医疗成 本，减轻患者经济负担。