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基于近似计算的断层图三维迭代重建与图像特征检测的研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第16-28页
    1.1 引言第16-17页
    1.2 以CT为代表的三维重建技术的研究进展第17-23页
        1.2.1 以CT为代表的三维重建技术的历史与演变第17-19页
        1.2.2 以CT为代表的三维重建技术技术的发展与现状第19-23页
    1.3 面临的问题与挑战第23-24页
        1.3.1 辐射剂量的危害第23页
        1.3.2 低剂量下的重建算法瓶颈第23-24页
        1.3.3 重建运算复杂度与算法加速难度第24页
    1.4 论文主要贡献及结构安排第24-28页
2 基于模型的迭代重建算法第28-45页
    2.1 引言第28页
    2.2 三维重建的算法概述第28-30页
    2.3 基于模型的迭代重建算法第30-34页
    2.4 近似计算第34-38页
        2.4.1 近似计算的背景和研究意义第34-37页
        2.4.2 近似计算在国内外的发展及应用空间第37-38页
    2.5 基于近似计算方式的MBIR算法研究第38-44页
        2.5.1 近似计算方式下的MBIR算法第38-40页
        2.5.2 近似计算方式下的MBIR算法实现第40-43页
        2.5.3 近似计算方式下的MBIR算法分析第43-44页
    2.6 本章小结第44-45页
3 基于模型的迭代重建算法硬件系统第45-78页
    3.1 引言第45-47页
    3.2 基于模型迭代重建的硬件实现第47-49页
    3.3 EMBIRA系统架构设计第49-55页
        3.3.1 EMBIRA系统概述第49-51页
        3.3.2 EMBIRA系统执行过程状态描述第51-52页
        3.3.3 VEM体素计算模块及各个子模块第52-55页
    3.4 系统优化策略第55-64页
        3.4.1 系统二维流水线设计第55-56页
        3.4.2 近似计算在优化缓存读取方式中的应用第56-61页
        3.4.3 A矩阵在SDRAM存储中的结构优化第61页
        3.4.4 算法简化:邻近像素逼近第61-62页
        3.4.5 通道编码第62页
        3.4.6 浮点数定点数转换第62-64页
    3.5 实验搭建与结论第64-77页
        3.5.1 实验环境配置第64-67页
        3.5.2 实验结果与分析第67-75页
        3.5.3 实验比较第75-77页
    3.6 本章小结第77-78页
4 基于Haar特征的级联计算机辅助检测系统第78-94页
    4.1 引言第78-79页
    4.2 Haar特征及Adaboost训练算法第79-83页
        4.2.1 Haar特征第79-80页
        4.2.2 Adaboost训练方法第80-81页
        4.2.3 检测流程第81-83页
    4.3 基于Haar特征的级联智能检测系统第83-88页
        4.3.1 系统结构第83页
        4.3.2 图像缩放模块第83-84页
        4.3.3 积分图计算模块第84-85页
        4.3.4 特征分解模块第85-87页
        4.3.5 阈值比较模块第87-88页
    4.4 系统优化与建模分析第88-92页
        4.4.1 系统并行优化第88-89页
        4.4.2 流水线重新排布优化第89-90页
        4.4.3 近似计算建模分析第90-92页
    4.5 实验与数据第92-93页
    4.6 本章小结第93-94页
5 边缘方向图多角度彩色插值系统第94-114页
    5.1 引言第94-98页
    5.2 基于边缘方向图的彩色插值算法第98-101页
    5.3 基于边缘方向图的彩色插值系统第101-105页
        5.3.1 整体架构与工作流程第101-102页
        5.3.2 插值模块第102-104页
        5.3.3 流水线设计第104-105页
    5.4 基于边缘方向图的硬件优化第105-109页
        5.4.1 拓扑优化第105-108页
        5.4.2 存储优化第108-109页
    5.5 实验与结果第109-113页
        5.5.1 插值性能检测第109-111页
        5.5.2 硬件系统实现第111-113页
    5.6 本章小结第113-114页
6 总结与展望第114-116页
    6.1 工作总结第114-115页
    6.2 未来工作展望第115-116页
7 参考文献第116-129页
作者简历及攻读博士学位期间主要的研究成果第129-130页
致谢第130页

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