基于流形正则化和稀疏编码的医学图像高分辨率重建

《基于流形正则化和稀疏编码的医学图像高分辨率重建》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号TP391.4密级公开UDC004.93学位论文编号D-10617-308-(2016)-02027重庆邮电大学硕士学位论文中文题目基于流形正则化和稀疏编码的医学图像高分辨率重建英文题目ManifoldregularizationandSpasrsecodingbasedmedicalimagesHigh-ResolutionReconstruction学号S130201027姓名侯苏丽学位类别工学硕士学科专业计算机科学与技术指导教师曾宪华教授完成日期2016年5月27日重庆邮电大学硕士学

2、位论文摘要摘要医学图像的高分辨率重建技术是通过某种技术将一幅低分辨率图像恢复为一幅高分辨率图像，并能提供细节信息供医生诊断和有效提高诊断准确率和正确率的一种技术，由于其不涉及硬件、成本低，所以成为近些年研究的热点。本文主要针对几种经典的高分辨率重建算法进行分析和研究，通过引入流形正则化和集成方法，分别提出了流形正则化稀疏编码的医学图像高分辨率重建算法和基于宽度学习的集成高分辨率重建算法，并应用于医学图像验证算法的有效性，具体工作如下：1.针对经典的稀疏编码高分辨率重建算法不能保证图像块间的流形光

3、滑结构问题，本文提出一种流形正则化稀疏编码的医学图像高分辨率重建算法，提高图像质量。改进的算法引入流形正则化来约束图像块位于其内在的流形结构上，并利用图像非局部相似块来调整稀疏编码求得的稀疏系数，使稀疏系数更加接近其真实值，而且在论文中还采用了一种新的求相似块的方法，使找出的相似块可以保证相似块的准确性和边缘的光滑性，最后将其应用到CT和MRI医学图像上进行实验，通过分析对100幅医学图像实验得出的高分辨率图像和客观评价值，得到提出的高分辨率重建算法可以有效的提高图像质量，且具有很好的视觉效果。

4、2.经典的基于学习的重建算法重建图像效果各具优势，如近邻嵌入高分辨率重建算法重建的图像具有光滑的局部结构；稀疏编码高分辨率重建算法可以重建出较好的局部纹理结构；流形正则化高分辨率重建算法可以实现局部光滑呈现较好的视觉效果等，为了能将这些算法重建图像的优势充分利用，本文提出了一种基于宽度学习的高分辨率重建算法。通过自适应添加隐层节点数提高拟合精度的神经网络（宽度学习）来学习这些重建图像中各区域所占比重，由得到的图像块以及所占权重集成一幅高质量的图像。并最终应用于医学图像进行实验，由50幅脑部CT图

5、的重建结果分析得出宽度学习集成算法重建的图像纹理清晰、具有良好的视觉效果。3.设计实现了医学图像高分辨率重建系统。该系统集成了提出的高分辨率重建算法以及本文涉及的重建算法，通过系统界面可以对图像进行不同算法高分辨率重建，并将高/低分辨率图像显示出来，相比单独操作重建算法更方便和更具灵活性。关键字：高分辨率重建，稀疏编码，非局部相似，流形正则化，宽度学习I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractMedicalimagehigh-resolutionreconstructiontec

6、hnologycanconvertalow-resolutionimagetoahigh-resolutionimagethroughsometechnologies,andcanprovidemoredetailedinformationfordoctorstodiagnose,whichcaneffectivelyimprovediagnosticaccuracyandthecorrectrate.Sinceitdoesnotinvolvehardwareandlowcost,anditha

7、sbecomeahotspotinrecentyears.Thisthesismainlyanalyzesandresearchesseveralclassichigh-resolutionmethods,byintroducingmanifoldregularizationandintegrationalgorithm,manifold-regularizationsparsecodingmedicalimagehigh-resolutionreconstructionandintegrate

8、dhigh-resolutionreconstructionalgorithmbasedonbroad-learningareproposed,andthesealgorithmsareappliedtothemedicalimagetoverifytheirvalidity.Specificworkareasfollows:1.Theclassicalsparsecoding-basedhigh-resolutionimagereconstructionalgorithmscannotpres