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遞變能量最佳成像管電壓的冪指數預測模型研究
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(1.中北大學(xué) 信息探測與處理山西省重點(diǎn)實(shí)驗室, 太原 030051;  ;2.中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所中國科學(xué)院分子影像重點(diǎn)實(shí)驗, 北京 100190)

作者簡(jiǎn)介:

陳 平(1983),男,安徽池州人,副教授,主要從事信號與信息處理、圖像重建方向的研究。 [FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

國家自然基金(61227003,9, 61302159);山西省自然科學(xué)基金(2012021011-2);高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專(zhuān)項科研基金資助課題(20121420110006);山西省回國留學(xué)人員科研資助項目(2013-083);山西省高等學(xué)校優(yōu)秀創(chuàng )新團隊支持計劃資助。


Optimum Tube Potential Prediction of Power Exponent Model on Variable Energy Imaging
Author:
Affiliation:

(1.Shanxi Key Laboratory of Signal Capturing & Processing, North University of China, Taiyuan 030051, China;  ;2.Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)

Fund Project:

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    摘要:

    目前變能量成像管電壓選擇方法中,沒(méi)有根據檢測物體已采回圖像信息,智能、快速選擇下一幀成像電壓的方法;因此,文章提出變能量最佳成像管電壓預測算法;該方法通過(guò)變能量預掃描,分析遞變能量圖像序列中有效厚度(高質(zhì)量區域)、臨近厚度(低質(zhì)量區域)與電壓的匹配關(guān)系,并基于冪指數擬合建立有效厚度和臨近厚度的灰度變換模型,以及臨近厚度最佳成像時(shí)的能量預測模型,通過(guò)模型求解,實(shí)現了能量的自適應預測;最后文章以不同厚度鋼塊為對象,采集遞變能量下的圖像序列,利用論文算法逐一預測各個(gè)厚度最佳成像管電壓,并與實(shí)際值對比;結果顯示在低能時(shí)可跨3~4 mm準確預測,高能時(shí)可跨7~10 mm預測,精度可以達到95%以上。

    Abstract:

    Recently, tube potential selection methods of variable energy imaging have not taken the acquired images’ information into consideration, and can not select the potential intelligently and quickly. This paper proposes an Optimum Tube Potential Prediction Method based on variable energy imaging. The method has four steps. First of all, scan the object to obtain image sequence of variable potential. Secondly, find the effective thickness(ET)(high quality area) and near the effective thickness (NET)(low quality area), and the relationship between them and tube potential. Thirdly, build a function model of potential and image gray difference between ET and NET, thus get the optimal potential prediction model of NET. Finally, search the optimal potential for NET based on the two models. At the end of paper, collect graded voltage image sequence of steel blocks with different thickness, then use the method to predict optimal potential for each thickness and compare them with the actual one. Experimental results showed that this method can accurately predict 3 or 4mm at low potential and 7 or 10mm at high potential. Prediction accuracy can reach over 95%.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

陳平.遞變能量最佳成像管電壓的冪指數預測模型研究計算機測量與控制[J].,2014,22(11):3757-3760.

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