This paper demonstrates the reconstruction of input signals from only the measured signal for the simulation and endurance test of automobiles. The aim of this research is concerned with input signal reconstruction using various iterative teaming algorithm under the condition of system characteristics. From a linear to nonlinear systems which provides the output signals are estimated in this algorithm which is based on the frequency domain. Our concerns are that the algorithm can assure an acceptable stability and convergence compared to the ordinary iterative learning algorithm. As a practical application, a f car model with nonlinear damper system is used to verify the restoration of input signal especially with a modified iterative loaming algorithm.
We investigate an image recovery method for sparse-view computed tomography (CT) using an iterative shrinkage algorithm based on a second-order approach. The two-step iterative shrinkage-thresholding (TwIST) algorithm including a total variation regularization technique is elucidated to be more robust than other first-order methods; it enables a perfect restoration of an original image even if given only a few projection views of a parallel-beam geometry. We find that the incoherency of a projection system matrix in CT geometry sufficiently satisfies the exact reconstruction principle even when the matrix itself has a large condition number. Image reconstruction from fan-beam CT can be well carried out, but the retrieval performance is very low when compared to a parallel-beam geometry. This is considered to be due to the matrix complexity of the projection geometry. We also evaluate the image retrieval performance of the TwIST algorithm -sing measured projection data.
The weight calculation in an iterative algorithm is the most computationally costly task in computed tomography image reconstruction. In this letter, a fast algorithm to speed up the weight calculation is proposed. The classic square pixel rotation approximate calculation method for computing the weights in the iterative algorithm is first analyzed and then improved by replacing the square pixel model with a circular pixel model and the square rotation approximation with a segmentation method of a circular area. Software simulation and hardware implementation results show that our proposed scheme can not only improve the definition of the reconstructed image but also accelerate the reconstruction.
This paper proposes super-resolution reconstruction algorithm for image enhancement. Super-resolution reconstruction algorithms reconstruct a high-resolution image from multi-frame low-resolution images of a scene. Conventional super- resolution reconstruction algorithms are iterative back-projection(IBP), robust super-resolution(RS)method and standard Papoulis-Gerchberg(PG)method. However, traditional methods have some problems such as rotation and ringing. So, this paper proposes modified algorithm to improve the problem. Experimental results show that this proposed algorithm solve the problem. As a result, the proposed method showed an increase in the PSNR for traditional super-resolution reconstruction algorithms.
위상복원문제 (Phase retrieval problem)은 어떤 신호의 푸리에 변환의 크기로부터 신호를 구하거나 푸리에 변환의 위상을 구하는 문제이다. 이 문제는 천문학, X-선 결정학 등 많은 물리적인 문제에서 발생하고 있으며, 최근에는 고출력 레이저를 이용하여 인공별을 만들 수 있게 됨에 따라 많은 필요성이 대두될 것으로 예측되는 분야이다. 일반적으로 신호의 푸리에 변환의 크기만으로는 유일하게 해를 구할 수 없으며, 원하는 해를 구하기 위하여 구하고자 하는 신호에 여러 가지 제약 조건을 주어 유일한 해를 갖도록 연구를 진행하여 왔다. 이 논문에서는 원 신호의 푸리에 크기 외에, 구하고자 하는 신호에 알고있는 신호를 더한 신호의 푸리에 크기를 이용하여, iterative 한 방법으로 신호를 복원하는 문제에 대하여 다룬다. 원하는 신호를 구하기 위하여 간략하게, 이론적인 배경과 iterative 알고리즘을 소개하고, 이 알고리즘이 구하고자 하는 신호로 수렴한다는 것을 보인다.
CT의 반복재구성법은 투영과 역투영을 번갈아 가며 최적의 단면 영상을 얻을 때까지 반복 수행하기 때문에 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 영상재구성 시간을 단축하기 위하여 계산 시간이 많이 소요되는 투영을 빠르게 수행할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 Siddon 알고리즘을 개선한 Jacobs 버전보다 대략 10% 빠른 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 Jacobs 버전의 루프 횟수를 줄임으로써 계산 시간을 줄이도록 하였다. 제안한 방법은 계산속도뿐만 아니라 영상 품질 측면에서도 우수한 성능을 보였다. 평행빔의 경우에 대해 조사되었지만 향후 부채살빔 및 콘빔의 경우로 확장이 가능하다.
Wookon Son;MinWoo Kim;Jae-Yeon Hwang;Young-Woo Kim;Chankue Park;Ki Seok Choo;Tae Un Kim;Joo Yeon Jang
Korean Journal of Radiology
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제23권7호
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pp.752-762
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2022
Objective: To compare a deep learning-based reconstruction (DLR) algorithm for pediatric abdominopelvic computed tomography (CT) with filtered back projection (FBP) and iterative reconstruction (IR) algorithms. Materials and Methods: Post-contrast abdominopelvic CT scans obtained from 120 pediatric patients (mean age ± standard deviation, 8.7 ± 5.2 years; 60 males) between May 2020 and October 2020 were evaluated in this retrospective study. Images were reconstructed using FBP, a hybrid IR algorithm (ASiR-V) with blending factors of 50% and 100% (AV50 and AV100, respectively), and a DLR algorithm (TrueFidelity) with three strength levels (low, medium, and high). Noise power spectrum (NPS) and edge rise distance (ERD) were used to evaluate noise characteristics and spatial resolution, respectively. Image noise, edge definition, overall image quality, lesion detectability and conspicuity, and artifacts were qualitatively scored by two pediatric radiologists, and the scores of the two reviewers were averaged. A repeated-measures analysis of variance followed by the Bonferroni post-hoc test was used to compare NPS and ERD among the six reconstruction methods. The Friedman rank sum test followed by the Nemenyi-Wilcoxon-Wilcox all-pairs test was used to compare the results of the qualitative visual analysis among the six reconstruction methods. Results: The NPS noise magnitude of AV100 was significantly lower than that of the DLR, whereas the NPS peak of AV100 was significantly higher than that of the high- and medium-strength DLR (p < 0.001). The NPS average spatial frequencies were higher for DLR than for ASiR-V (p < 0.001). ERD was shorter with DLR than with ASiR-V and FBP (p < 0.001). Qualitative visual analysis revealed better overall image quality with high-strength DLR than with ASiR-V (p < 0.001). Conclusion: For pediatric abdominopelvic CT, the DLR algorithm may provide improved noise characteristics and better spatial resolution than the hybrid IR algorithm.
Tomography is a method to reconstruct three-dimensional structure of an optically thin object. We can obtain the three-dimensional information by combining a number of projected images at different angles. Solar rotational tomography (SRT) is the tomographic method to estimate the coronal structures using the solar rotation. There are a few practical difficulties in solar coronal observation. One of the most crucial difficulty is handling the blocking area by the occulter or the Sun itself. So we have to use the iterative reconstruction for the SRT which can resolve that problem by using the forward modeling. In this study, we propose an alternative method to reconstruct the solar coronal structure: the filtered backprojection (FBP) algorithm. The FBP algorithm is based on the simple analytic solution. Thus it is easy to understand, and the computing cost is much cheaper than that of the iterative reconstruction. Recently we found a solution for the FBP algorithm to the problem of the blocking area in the solar EUV observations. We introduce how to apply the FBP algorithm to the SRT, and show the initial results of the performance test.
In this paper, an iterative restoration algorithm from power spectral density with 1 bit sign information of real part of two dimensional Fourier transform of image corrupted by additive white Gaussian noise is proposed. This method is a modified version of image reconstruction algorithm from power spectral density. From the results of computer simulation with original 32 gray level imgae of 64x64 pixels, we can find that restorated image after each iteration converge to original image very fast, and SNR gain be at least 8[dB] after 10th iteration for corrupted image with additive white Gaussian noise.
전산기 단층영상(C.T) 장치에서 발생되는 불완전 투영군으로부터 단층상을 재구성할 수 있게한 하나의 알고리즘이 제안되고 있다. 알고리즘은 실측의 불완전 투영군, 물휴의 윤곽 정보등으로 부터 재구성-투영 과정속에서 회복 수정의 단순 조작에 의해 이루어지고, 그 유효성이 전산기 모의실험을 통해 검증되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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